| 研究課題/領域番号 |
21H00893
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分09070:教育工学関連
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| 研究機関 | 北海道大学 |
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研究代表者 |
安部 崇重 北海道大学, 医学研究院, 准教授 (10399842)
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| 研究分担者 |
渡辺 雅彦 北海道大学, 医学研究院, 特任教授 (70210945)
七戸 俊明 北海道大学, 医学研究院, 准教授 (70374353)
篠原 信雄 北海道大学, 医学研究院, 教授 (90250422)
近野 敦 北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (90250688)
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| 研究期間 (年度) |
2021-04-01 – 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 |
16,640千円 (直接経費: 12,800千円、間接経費: 3,840千円)
2023年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2022年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2021年度: 7,280千円 (直接経費: 5,600千円、間接経費: 1,680千円)
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| キーワード | 腹腔鏡手術 / シミュレーショントレーニング / 鉗子動態 / 機械学習 / カダバートレーニング |
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| 研究開始時の研究の概要 |
1.ブタ臓器を用いた腹腔鏡手術手技トレーニング（ウェットラボ）において、左右の鉗子の協調性、空間認知能、効率性、組織の愛護的操作、自動性等を定量化し、オンサイトでフィードバック出来るシステムを確立する。教育効果を評価する。
2.カダバー（ご遺体）を用いた腹腔鏡下腎摘除術シミュレーショントレーニングを開始し、より複雑な手術手技で、熟練医の鉗子動態の特徴を抽出する。また実際の手術での計測のためのカメラ設置位置/赤外線マーカーのベース部分の滅菌方法・小型化等に関する実験を行う。
3.実際の腹腔鏡手術で鉗子動態の測定を開始し、止血操作も含めた熟練医の技術の言語化・見える化に挑戦する。
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| 研究実績の概要 |
ブタ臓器を用いた腹腔鏡手術シミュレーショントレーニングでは、鉗子動態計測値に基づく機械学習を用いた自動技術評価プログラムの検証実験を行った。49個人108件の鉗子動態データを採取した。そのほか、過去の実験(In Proc. Ebina K, Abe T et al. 23rd CISM IFToMM Symposium on Robot Design, Dynamics and Control.)で計測したリンパ節郭清タスクにおける把持鉗子の把持力・把持点データに対し、術具動態データとの複合解析を新たに実施し、上級者は効率的な組織トラクションを行っていることを定量的に明らかにした。現在、Surgery Open Science誌に論文投稿中である。また、これまでのトレーニングで取得した鉗子動態データを対象に自動特徴量計算ライブラリtsfreshとSHAPを活用した追加解析を行い、操作の振動性など新たな特徴を抽出するとともに、機械学習モデルの精度向上を図った。GOALSに基づく3群分類モデル（初級者：5 ≦ to <10, 中級者：10 ≦ to <20, 上級者：≧20）では、例えばリンパ節郭清タスクにおいては従来特徴量から構築されるモデルが75.0%の精度であったのに対し、新たな特徴量を加えたモデルで83.1%に向上した。これらの結果は現在論文作成中である。
カダバートレーニングにおける鉗子動態計測・解析・熟練者の特徴抽出については、2024年1月までに、59例の鉗子動態の計測を行った。これまでに計測データの外れ値除去、スムージングおよび移動距離、速度、加速度等の特徴量を算出するためのプログラムの作成が完了した。カダバートレーニングのvalidation studyの結果をCurrent Problems in Surgery誌に投稿し、現在はのマイナーリバイスの対応中である。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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