| 研究課題/領域番号 |
20K14691
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分20020:ロボティクスおよび知能機械システム関連
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
ファラガッソ アンジェラ 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任助教 (80847070)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2021年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2020年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | Visual-based sensing / Optimal design / MIS / Medical Robotics / Remote palpation / Stiffness sensing / Topological optimization / Optimal 3D design / Visual based sensing / Remote Palpation / Topological Optimization / Stiffness Sensing / Real-time Stiffness Map / Stiffness map / Stiffness Sensor / Laparoscopic Surgery / Optimal 3D Design |
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| 研究開始時の研究の概要 |
The aim of this research is to create a real-time stiffness map for minimally invasive procedures by developing an optimal task-specific visual-based stiffness sensor, to be embedded at the tip of the endoscopic camera, and used to model the nonlinear behaviour characterizing anatomical surfaces.
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| 研究成果の概要 |
本研究は、低侵襲手術の安全性と精度を向上させるセンサーを開発しました。センサーは軽量ロボットと統合され、遠隔操作とリアルタイムの剛性フィードバックが可能です。Meta Quest 3で制御と視覚化を強化しました。
主な成果は、ロボットを正確に遠隔操作するナビゲーションアルゴリズムの開発です。収集された情報はリアルタイムのカラーコード付き剛性マップの作成に使用でき、手術の精度と安全性を向上させます。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
This technology enhances surgical procedures by providing real-time stiffness information during minimally invasive surgeries, improving the quality of outcomes. By increasing surgical precision and safety, it contributes to better patient recovery and overall healthcare quality.
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