| 研究課題/領域番号 |
23K08084
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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55010:外科学一般および小児外科学関連
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| 研究機関 | 千葉大学 |
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研究代表者 |
藤本 浩司 千葉大学, 医学部附属病院, 講師 (60456027)
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| 研究分担者 |
長嶋 健 千葉大学, 医学部附属病院, 准教授 (60292710)
高田 護 千葉大学, 医学部附属病院, 助教 (90800392)
榊原 淳太 千葉大学, 医学部附属病院, 助教 (20896427)
大塚 将之 千葉大学, 大学院医学研究院, 教授 (90334185)
中口 俊哉 千葉大学, フロンティア医工学センター, 教授 (20361412)
黒田 嘉宏 筑波大学, システム情報系, 教授 (30402837)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2025年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
2023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 | 乳癌 / 手術支援 / 拡張現実 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
乳房造影MRIは病変特定困難な症例の検出力に優れ、拡がり診断にも有用であるが、検査体位が伏臥位であるため、そのままでは手術時に結果を反映しにくいという欠点があった。そのため、仰臥位MRI撮影の追加や取得画像を専用機器によりマーキングをすることで、正確な切除が可能になるとの報告がある。しかし、これらの手法は仰臥位MRIの再撮影や専用機器を必要とするため、導入には障壁がある。そこで我々は本課題において、物理シミュレーションの技術により、伏臥位MRIから疑似的な仰臥位MRIを生成し、拡張現実感技術によりタブレット端末上で患者上へ重畳する簡便性・汎用性の高い手術支援システムを開発する。
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| 研究実績の概要 |
本研究の目的は「伏臥位MRI画像から画像変形により疑似的仰臥位MRIを作成し、得られた画像を拡張現実手法によりタブレット端末上で患者体表上に再現すること」である。本研究は下記の３つのパートから成り立っている。第１パートはシミュレーションによる疑似的仰臥位乳房MRI画像の作成であり、第２パートは拡張現実を利用した、タブレット端末上で腫瘍切除範囲を可視化する手術ナビゲーションシステムの開発である。そして、第３パートが臨床的評価である。本年度は下記を実行した。
第１パートでは脂肪組織の流動性と支持構造による拘束をモデル化し，有限要素法を用いて乳房の半流動的変形のシミュレーションを行った。伏臥位MRI画像からの疑似的仰臥位MRI生成が最終目標であるが、現在はその準備段階にある。モダリティによる評価差の少ない限局性の腫瘤を持つ患者において、伏臥位MRI施行患者で撮影された画像を用いて変形のシミュレーションした。変形後の画像は仰臥位で撮影されたCT画像を用いて検証している。直近のシミュレーションにおいては乳房の解剖学的支持組織を考慮に入れた新たな変形手法を試み、位置予測の精度向上に努めている。
第2パートでは、より直感的な操作を可能にするためのインターフェース開発や位置合わせ手法のための改良を重ねた。現時点では位置合わせのために、ARマーカーを使用しているが、マーカーレスを目標にさらなる改良も進めている。具体的には近赤外光により、乳房表在静脈の形状認識を行い、画像上の表在静脈形状を照合することで位置合わせを行う手法の開発である。
第3パートは、システム開発に伴う検証が主であり、現時点ではまだ臨床評価段階にはないが、システム開発と並行してプロトタイプを用いた問題点の洗い出しや操作性の向上を行った。
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| 現在までの達成度 |
現在までの達成度
2: おおむね順調に進展している
理由
第１パートの画像変形シミュレーションモデルの開発を行い、精度評価をしながら改良に努めている。第2パートのナビゲーションシステムについては、臨床医の意見を反映しながらインターフェースの向上に努め、近赤外光による位置合わせの手法を試行錯誤しながら導入しつつある。以上より、研究課題はおおむね順調に進展している、と考えている。
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| 今後の研究の推進方策 |
第１パートの画像変形シミュレーションでは、解剖学的支持組織を考慮に入れた画像変形を検証しながら、さらに推し進めていく。第2パートのナビゲーションシステムに関しては、新手法である近赤外光よる位置合わせを取り入れながら画像重畳の改良に努め、第３パートの臨床評価の早期実現を目指す。
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