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2019 年度 実績報告書

ベッドサイドで利用可能な四肢の3次元的アセスメントのためのハンディスキャナ

研究課題

研究課題/領域番号 17K01554
研究機関東京大学

研究代表者

野口 博史  東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 特任講師 (50431797)

研究分担者 仲上 豪二朗  東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 准教授 (70547827)
森 武俊  東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 特任教授 (20272586)
荒木 大地  東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 客員研究員 (10799787) [辞退]
高橋 聡明  東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 特任助教 (50824653)
研究期間 (年度) 2017-04-01 – 2020-03-31
キーワード3次元データ計測 / 超音波画像処理
研究実績の概要

本申請課題では,看護師などの医療者が四肢,主に前腕の内部状態を把握する行為を支援するために,超音波検査装置の走査による浅部組織の計測,測域センサLIDARとミラーとの組み合わせに身体表面形状計測,それらの組み合わせにより3次元情報の計測と提示を実現するシステムの開発を目指しているものである.
今年度では,昨年度に引き続き表面形状計測並び超音波画像処理の改良について取り組み,さらにそれらの組み合わせによるデータ統合方法の開発に取り組んだ.昨年度より看護研究者との議論から実臨床応用を考慮し,システムの用途を血管穿刺支援に絞り込み開発を進めた.ここでより実用性を考慮し臨床において穿刺時に血管を計測した超音波画像データの利用も当初は考えていたが,現状のデータにおいて不鮮明な画像も多く,リファレンスもなく取り扱いが難しいため,システム完成を目指し健常者を対象としデータを取得した超音波画像データを元にアルゴリズムの開発を進め,前処理にあたる輝度の離散化などを簡易化することによる高速化などの改良を行った.また,表面形状推定については,姿勢情報について,IMUセンサとの統合はできたが,並進推定の精度を出すことが難しいことなどから,方針を変え,表面推定を別計測したものと,超音波画像群から作成した3次元モデルとの統合により,統合モデルを作成する方針にかえ,最終的な前腕の内部血管を含む3次元モデルを生成することができた.

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公開日: 2021-01-27  

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