| 研究課題/領域番号 |
22K18217
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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90130:医用システム関連
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| 研究機関 | 帝京大学 |
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研究代表者 |
高田 剛志 帝京大学, 先端総合研究機構, 助教 (00908858)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2024年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2023年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2022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 | REBOA / 深層学習 / IVR / 複合現実 / 複合現実(Mixed Reality) / 救急医療 / セグメンテーション |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は、深層学習および複合現実の技術を用いて大動脈内バルーン遮断(REBOA)支援システムを開発することである。救命救急におけるカテーテル手技であるREBOAは、X線透視装置等がない非透視下の状況でも行われることがあるが、非透視下では大動脈から重要臓器へ分岐する分枝位置を正確に把握する術がなく、意図せず重要臓器が虚血に陥るリスクと隣り合わせである。
そこで、本研究では、非透視下における安全なREBOAの実現を支援するため、大動脈区分を判別する深層学習モデルの開発、および、判別した大動脈区分を直感的に可視化する複合現実システムの開発を行う。
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は、深層学習および複合現実の技術を用いて、大動脈内バルーン遮断 (ＲＥＢＯＡ： ｒｅｓｕｓｃｉｔａｔｉｖｅ ｅｎｄｏｖａｓｃｕｌａｒ ｂａｌｌｏｏｎ ｏｃｃｌｕｓｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ａｏｒｔａ) 支援システムを開発することです。救命救急におけるカテーテル手技である REBOA は、X 線透視装置等がない非透視下の状況でも行われることがありますが、非透視下では大動脈から重要臓器へ分岐する分枝位置を正確に把握する術がなく、意図せず重要臓器が虚血に陥るリスクがあります。このリスクを軽減するためには、非透視下においても正確に大動脈区分を特定し、安全な手技をサポートする技術が必要です。
そこで、本研究では、非透視下における安全な REBOA の実現を支援するため、大動脈区分を判別する深層学習モデルの開発、および、判別した大動脈区分を直感的に可視化する複合現実システムの開発を行います。また、複合現実システムは、モバイルデバイスを用いて、術者に対してリアルタイムで視覚的に情報を提供し、手技の正確性を向上させることを目指しています。
２０２３年度においては、昨年度に開発した深層学習モデルをモバイルデバイス上で動作させるためのアプリケーションの開発に従事しました。これにより、術者が必要な情報を常に把握することが可能となることを目指しています。
２０２３年度の成果の一部は、学会発表や投稿論文を通して公表しています。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
アプリケーションの開発に時間を要しているため。
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は、深層学習モデルの改良を図るとともに、本システムを実装するためのアプリケーションの開発を継続する。
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