| 研究課題/領域番号 |
17H00867
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| 研究機関 | 名古屋大学 |
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研究代表者 |
森 健策 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (10293664)
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| 研究分担者 |
北坂 孝幸 愛知工業大学, 情報科学部, 准教授 (00362294)
小田 昌宏 名古屋大学, 情報学研究科, 助教 (30554810)
三澤 一成 愛知県がんセンター(研究所), 分子腫瘍学分野, 研究員 (70538438)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | コンピュータ外科 / 画像処理 / 知能ロボティクス / 医用画像 |
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| 研究実績の概要 |
解剖学的構造空間での対応付けに基づく内視鏡手術ナビゲーション、すなわち、解剖構造ドリブン型内視鏡手術支援手法の開発とその診断治療への応用を目指し、平成30年度は「解剖構造ドリブン型内視鏡手術支援のための画像認識理解手法の開発」に関する以下の研究項目を実施した。
(1) CT画像上における微細解剖認識手法の実現：腹部CT像上での微細解剖構造認識技術を開発した。腹部血管、リンパ節の自動識別に関する手法を開発した。深層学習による解剖構造高精度自動認識を行った。また、解剖構造情報を利用したリンパ節の経時変化解析を行う方法も検討した。
(2) 内視鏡映像からの腹腔内構造３次元復元：ステレオ内視鏡映像を用いて、腹腔内の３次元構造を推定する方法の開発を進めた。腹腔内の映像において特徴点の高精度な検出方法を開発し、画像間の３次元構造復元に利用した。内視鏡映像からの解剖構造理解の基礎となる３次元構造推定結果が得られた。
(3) 内視鏡映像における解剖構造自動認識手法の実現：内視鏡映像からの解剖構造自動認識の基礎手法を開発した。深層学習を用いて内視鏡映像に含まれる血管を自動認識可能とした。
(4) 解剖学的名称自動付与手法の開発：CT像から識別される血管と内視鏡映像から識別される血管に対して解剖学的名称を付与する方法を検討した。本年度はCT画像から抽出される血管の名称の絶対的関係、相対的関係を機械学習により取得し、自動付与を可能とした。特に深層学習によって得られた臓器情報を基に自動命名精度の向上を試みた。
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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
「解剖構造ドリブン型内視鏡手術支援のための画像認識理解手法の開発」に関する各研究項目は予定通り進展している。CT像における微細解剖認識手法の実現及び、内視鏡映像における解剖構造自動認識手法の実現では、大型の臓器から血管等の微細な臓器までを対象として、多症例からなる解剖学的構造データベースに基づく自動識別手法を深層学習により確立した。また、内視鏡映像からは画像間の特徴点位置対応関係に基づく３次元構造復元を可能とした。ここでは従来から存在する構造復元手法に対して、映像上での臓器の見えを考慮したルールを新たに導入し、高精度な構造復元を行った。
多様な画像モダリティからの解剖構造認識理解手法が実現されており、今年度だけでなく今後の研究推進にも結び付く結果が得られた。
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| 今後の研究の推進方策 |
解剖構造対応付けに基づく内視鏡手術支援手法の実現を行う。解剖学的構造認識結果に基づき、内視鏡手術プランニング自動生成、仮想画像と実画像の解剖構造対応付け手法の実現、内視鏡手術ナビゲーション手法の開発、解剖学的サーボイングの実現を行う。これらにより、解剖構造識別に基づく内視鏡操作の自動化を目指した研究開発を行う。
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