研究課題/領域番号 |
15K11510
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研究機関 | 群馬県立県民健康科学大学 |
研究代表者 |
小倉 敏裕 群馬県立県民健康科学大学, 診療放射線学部, 教授 (40369369)
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研究分担者 |
土井 一浩 群馬県立県民健康科学大学, 看護学部, 講師 (70381308)
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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 | 看護教育 / CT / モーションセンサ / バーチャル内視鏡 |
研究実績の概要 |
気道内の吸引行為は臨床の場において侵襲性があり、苦痛、危険を伴う。また、看護技術教育の現状として看護師資格がない学生に身体侵襲を伴う看護技術の実施は困難な状況にある。しかし、気道内の吸引は臨床現場において頻繁に行われ、この技術習得は看護教育の中で必須である。また、深部の口腔、鼻腔内、気管内は観察不能であるため、技術指導は難しいものとなっている。そこで、本研究ではCTデータを用い、口腔、鼻腔等、気道内をバーチャル内視鏡によりリアルタイムに観察できる教育ツールをまず作成した。そして、バーチャル内視鏡画像をモニタ画面上に表示させ、その画面に描写された口腔三次元画像に対してドレーンを向けることによって実際に口腔内から気道にドレーンを挿入できるような模擬体験ができるシステムを構築した。作成したシステムには赤外線を発生させドレーンにあて、その反射して帰ってきた赤外線をキャッチするモーションセンサーを用いた。このシステムはドレーンの上下左右、前進、後進運動に応じて、気道内を仮想内視鏡画像により観察できるというものである。この開発したツールは2016年10月に'モーションセンサ技術を応用したCT仮想内視鏡を用いた気管内吸引教育システムの開発'というタイトルで,岩手県で開催された看護理工学会で報告した。現在、気道内吸引技術の学習としては教科書を用いた学習が実施されているが、イラストと文章での学習は、挿入手技の理解が難解である。一方、気道内吸引トレーニング用モデル人形を用いた学習も実施されている。本人形では、気管の形状は円筒状となっており、実際の複雑な構造と大きく乖離している。しかし、実際にドレーンを挿入して挿入具合を人形の分解により確認することができるという利点も有している。このような現状において従来の指導方法と比較して本システムをどのように導入したらよいかを今後調査していく。
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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
本研究では口腔内、鼻腔内、気管等、気道内のバーチャル内視鏡画像だけでなく、頚部三次元構築画像も描写され、位置情報がリアルタイムに頚部三次元画像上に表示されるようにした。また、視点の位置と喉頭軟骨など特定の位置からの距離も三次元的に計測可能となった。問題点としてはドレーンの種類によっては赤外線に対する反応が良くないものがみられた。試行錯誤した結果、ドレーン先端を白色にすることにより反応が良好となり、スムーズな仮想的挿入が可能となった。また、挿入開始、終了のコマンド入力は手作業でキーボード入力が必要であったが、今回、ドレーンを画面に向けて大きく振ると操作開始のコマンド入力、再度大きく振ると操作終了のコマンド入力としてプログラムを改変し、操作性を高めた。
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今後の研究の推進方策 |
ドレーンを操作することにより、安全かつ非侵襲的に看護学生が実践に近い状態で、気道内吸引技術を習得できる教育システムの開発を考案してきたが、より使い勝手の良いものとするように改良を加える。今後ボランティアを募り鼻腔、口腔、咽頭、喉頭内部、気管、気管支観察実習を実施する予定である。さらに、ドレーン操作によるバーチャル内視鏡画像の表示とともに,舌の形状,喉頭蓋や咽頭筋の位置を視覚的に学習させ、呼吸器系のメカニズムおよび気道内吸引技術学習の学習効果を見る。モデル人形を用いた呼吸器系の学習と、ドレーン操作によるバーチャル内視鏡を用いた教育システムを用い,単独または併用した場合の教育効果をアンケート調査により明らかにする。
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次年度使用額が生じた理由 |
学生が気道内バーチャル内視鏡画像を観察するために4K高精細モニタの導入を予定していた。しかし、画像を高精細に表示する一般テレビ受信機能を省いた4Kモニタの販売が遅れたため、そのモニタの購入が28年度ぎりぎりとなった。そのため、その画像を表示させる画像出力が4Kの能力を有するコンピュータの導入が遅れた。よって、28年度予算での購入ができず、29年度使用額が生じた。
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次年度使用額の使用計画 |
29年度予算を利用し、28年度に購入できなかった画像出力が4Kの能力を有するコンピュータの購入を予定している。通常のコンピュータは1920×1080の画素数で表示されているが、導入予定のコンピュータは3840×2160の画素数での表示が可能で、細部の描出も可能である。しかし、4Kという画像出力が非常に大きいため、コンピュータの処理能力も高速なものが必要となる。
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