| 研究課題/領域番号 |
25K21581
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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 | 東京大学 |
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研究代表者 |
Heredia Saul 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 助教 (00996788)
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| 研究期間 (年度) |
2025-04-01 – 2028-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2027年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2026年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2025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 | ロボットの自律性 / ロボット支援手術 / 機械学習 / 仮想現実シミュレーション / 小児ロボット手術 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
Background: Robotic pediatric surgery is challenging due to limited workspace and delicate tissues.
Purpose: To reduce the surgeon’s burden, we aim to automate needle picking using AI trained in VR.
Plan: Year 1: Improve VR simulator realism and validate with real data. Year 2: Implement and train deep reinforcement learning model in simulation. Year 3: Transfer the model to a real robot and compare its performance to expert surgeons.
Potential impact: Automating repetitive tasks may allow surgeons to focus on critical actions, improving patient outcomes.
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