| 研究課題/領域番号 |
21K09292
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分56020:整形外科学関連
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| 研究機関 | 千葉大学 |
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研究代表者 |
折田 純久 千葉大学, フロンティア医工学センター, 教授 (60638310)
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| 研究分担者 |
中口 俊哉 千葉大学, フロンティア医工学センター, 教授 (20361412)
大鳥 精司 千葉大学, 大学院医学研究院, 教授 (40361430)
江口 和 千葉大学, 大学院医学研究院, 特任准教授 (40507323)
成田 都 (鈴木都) 千葉大学, 大学院医学研究院, 助教 (70734242)
稲毛 一秀 千葉大学, 大学院医学研究院, 助教 (80793629)
志賀 康浩 千葉大学, 大学院医学研究院, 特任准教授 (90568669)
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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 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2023年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2022年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2021年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 腰仙椎前方固定 / OLIF51 / セグメンテーション / 手術支援 / 腰仙椎前方固定術 / 低侵襲手術 / 深層学習 / 人工知能 / 低侵襲腰仙椎前方固定術 / 超音波 / 硬膜管 / 波形解析 / 脊椎手術 / 低侵襲 / 手術ナビゲーション |
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| 研究開始時の研究の概要 |
前方脊椎固定術における術野の内視鏡画像に人工知能（AI）による深層学習を応用し，術野の情報を術者に提供する安全な腰椎前方手術のナビゲーションシステムの構築を目的として研究開発を行う．
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| 研究成果の概要 |
腰仙椎前外側椎体間固定術OLIF51は，腰椎すべり症などの腰仙椎部変性疾患に対し低侵襲でのL5/S1椎間前方固定を実現する脊椎手術手技である．一方で総腸骨静脈の損傷リスクが高く，これは致死的出血を引き起こす可能性がある．これに対し，本研究では術中補助内視鏡動画に対して深層学習を用い，総腸骨静脈をリアルタイムでセグメンテーションするモデルを開発した．深層学習モデルとしてU-Net++とResNet18を使用し，Dice係数0.65，処理速度2.72fpsを記録した．さらにガンマ補正を適用することで精度が向上し，静脈の識別が容易となった．今後はモデルの最適化とデータセットの改善が必要である．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究の学術的意義は，低侵襲脊椎手術における静脈損傷リスク低減に向けた深層学習の応用にある．具体的には，U-Net++とResNet18を使用したリアルタイムセグメンテーションモデルを開発し，ガンマ補正により精度向上を達成したことが重要である．この成果は術中の大血管損傷リスクを効果的に低減し得る技術的進展を示している．
社会的意義としては，本モデルの実用化により腰仙椎前外側椎体間固定術OLIF51の安全性が向上し，術者の負担軽減と患者の予後改善が期待される．さらに，本技術は他の低侵襲手術にも応用可能であり，医療全体の質の向上に寄与することができる．
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