• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 前のページに戻る

サブドメインデータを用いた手術シーン認識と術中危険予測の実現

研究課題

研究課題/領域番号 24K03262
研究種目

基盤研究(B)

配分区分基金
応募区分一般
審査区分 小区分90110:生体医工学関連
研究機関名古屋大学

研究代表者

小田 昌宏  名古屋大学, 情報基盤センター, 准教授 (30554810)

研究分担者 森 健策  名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (10293664)
藤原 道隆  名古屋大学, 医学部附属病院, 病院教授 (70378222)
諸岡 健一  熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 教授 (80323806)
研究期間 (年度) 2024-04-01 – 2028-03-31
研究課題ステータス 交付 (2024年度)
配分額 *注記
18,720千円 (直接経費: 14,400千円、間接経費: 4,320千円)
2027年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2026年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2025年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2024年度: 4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
キーワード手術シーン認識 / サブドメインデータ生成 / 術中危険予測 / 危険状況表現環境構築
研究開始時の研究の概要

本研究では、自律的な外科手術支援ロボット実現に必須となる、術中画像からの危険予測手法の開発と、その実現に必要な手術シーン認識手法の開発を行う。手法開発に必要な術中の実データ収集には膨大な時間とコストを要するため、データ収集コストの低いサブドメインデータ(手術を近似表現した環境で収集されたデータの集合)を用いた認識及び推定モデル構築を通して、ターゲットドメインである術中画像ドメインに適用可能な手法構築を行う。
本研究は「手術シーン認識手法の開発」と「危険予測手法の開発」の2フェーズで推進し、サブドメインにおける生成データを活用しながら、実際の手術環境に適応した手法を開発する。

URL: 

公開日: 2024-04-11   更新日: 2024-06-24  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi