| 研究課題/領域番号 |
15K01344
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| 研究機関 | 愛知工業大学 |
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研究代表者 |
北坂 孝幸 愛知工業大学, 情報科学部, 准教授 (00362294)
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| 研究分担者 |
澤野 弘明 愛知工業大学, 情報科学部, 准教授 (10609431)
末永 康仁 愛知工業大学, 情報科学部, 教授 (60293643)
三澤 一成 愛知県がんセンター(研究所), その他部局等, その他 (70538438)
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| 研究期間 (年度) |
2015-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 医療情報システム / 開腹手術映像アーカイブ / 映像合成 |
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| 研究実績の概要 |
研究室内に手術室を模した実験環境を構築し、以下の項目について検討した。
１．複数カメラ映像からの映像再構成 複数のカメラ映像から手術映像を合成する手法を開発した。実際の手術で使用するウンドリトラクタ（切開領域を保持するリング状の器具）にマーカシールを貼り、カメラ位置合わせのランドマークとした。合成映像において、医師の手及び頭領域を認識し、術野を遮っている場合に手や頭を除去して術野を露出する機構を組み込んだ。ただし、メスなどの器具は除去しないように工夫した。また、頭部に小型カメラを装着し、固定カメラ映像との合成手法について検討した。
２．複数映像ストリームからのシーン解析 術前に立てた計画のどこを今着手しているかといった手術のワークフロー解析について検討した。本年度は映像を大きく３つ（手術前、手術中、手術後）に分けるための特徴量と識別方法を検討した。
３．カメラ配置の検討 実際の手術室にて、可能なカメラ配置を検討した。ベッド脇には４台までカメラを配置可能であることを確認した。無影灯に４つ、術者と助手の頭部にそれぞれ２つ設置可能と考える。装着型カメラも、頭部に固定やメガネ型が使用できると分かった。また、手術室の照明の強さについて、新たに検討の余地があることが確認された。
４．手術室を模した実験環境による評価実験 開発した映像合成手法を人体モデルと手術グローブ及びキャップを用いて評価した。今回は３台のカメラを用いた。術者の手や頭部による遮蔽を除去し、術野が見えることを確認した。誤差評価の結果、ウンドリトラクタ内部では平均約？？画素であった。鮮明な映像合成のためには、非剛体位置合わせを組み込んだ映像合成が必須であることも分かった。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
手術室を模した環境での性能評価を行い、初期段階としては期待通りの性能を得た。カメラ配置も実際の手術室での映像を用いた実験を通して、研究実績の概要で述べた内容まで吟味することができた。さらなる映像合成精度向上に向けての課題も明らかになっており，その解決策もいくつか考えており，順次取り組んでいる．
ここまでの内容を論文誌International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery（IJCARS）に投稿予定（８月）である。
これらにより、おおむね順調に進捗していると判断する。
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| 今後の研究の推進方策 |
１．映像合成・超解像化アルゴリズムの高度化について 固定カメラ同士の合成は、非剛体位置合わせ処理を組み込んで高度化を目指す。頭部カメラと固定カメラの合成についても、カメラにマーカーを設置する、あるいはマーカーレスの手法を開発し、術野映像の高解像度化・立体視を目指す。
２．映像シーンの解析について 手術前・中・後の大まかな３シーンの分割に加えて、手術中の映像を作業に沿って細かく分類することに取り組む。そのために必要な画像特徴量、識別方法についてさらに検討を進める。特に，映像データにはサンプルとなるフレームが多量にあるため，Deep Learningに代表される最新の識別手法を検討する予定である．
３．実際の手術での評価について ここまでの実験において、ある程度期待していた成果が得られたので、当該施設の倫理委員会に手術映像の撮影許可をもらい、実シーンの解析・評価に取り組む。得られた結果を映像合成アルゴリズムにフィードバックし、実際に使えるシステム構築へと発展させていく。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
当初予定していた人件費・謝金を使用しなかったため．
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| 次年度使用額の使用計画 |
頭部に装着可能な小型カメラの購入費用の一部として使用する予定である．
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