| 研究課題/領域番号 |
18H03546
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| 研究機関 | 東京医科大学 |
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研究代表者 |
大城 幸雄 東京医科大学, 医学部, 講師 (10535008)
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| 研究分担者 |
北原 格 筑波大学, 計算科学研究センター, 准教授 (70323277)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 手術ナビゲーション / 肝切除 / 3Dカメラ |
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| 研究実績の概要 |
柔軟臓器の形状推定と術前モデルへの実時間位置合わせを行う肝手術ナビゲーション
開発【平成３０年度の成果】本研究では、オプティカルセンサーで構成したステレオビジョン方式の3Dカメラセンサーを複数同時に使用し、臓器形状、位置、切離面/切離線をリアルタイムで計測し、シミュレーションソフトにフィードバックする手術ナビシステムを開発を目指している。
平成30年度は、オプティカルセンサーで構成した、ステレオビジョン方式の3Dセンサーを複数同時に使用し、臓器形状、位置、切離面/切離線をリアルタイムで計測し、シミュレーションソフトにフィードバックする手術ナビシステムを開発し実験を行った。CTから3D解析ソフトで構築した肝臓3DCGモデルとそれを3Dプリントした3Dプリントモデルを使用した。3Dセンサーで計測した1280×720解像度の3D画像をリアルタイム再構成し、計測点群をポリゴン化しポリゴン面の法線計算を行い視覚化し3Dプリントモデルの切離線を抽出した。計測切離線データの座標をソフトに送りCGモデル上の対応する位置に切離線点群の位置を反映させた。切離線を構成する点群間の距離が一定値を越えた場合、設定した切離線で最外周の境界頂点を切り離し自動で切離を進行させることができた。切離線が直線状の術式であれば3Dセンサーからのデータが最小限となり手術ナビが可能であることを確認した。今後は、この新方式の手術ナビシステムが実際の臨床で有用かを検討していく予定である。
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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
現在までおおむね順調に進展しているが、その理由として、オプティカルセンサーで構成した、ステレオビジョン方式の3Dセンサーが高性能であったため、切離中の肝臓の状況を十分にセンシング、キャプチャーできたことが挙げられる。また、臓器形状、位置、切離面/切離線をリアルタイムに解析し、切離線の抽出が可能となる解析システムの開発ができたことも大きい。
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| 今後の研究の推進方策 |
課題：変形した臓器の形状推定結果と3D-CGモデルのリアルタイムマッチングについて
平成30年度に引き続き、開腹下の肝切除における計測技術の開発を行う。リアルタイムのMR表示に欠かせない二つ目の課題は、変形した臓器の形状推定結果とCTから生成した3D-CGモデル（STLモデル）とのマッチングである。３次元マッチングには、Iterative Closest Point（ICP）法を用いる。これらを用いた自動認識処理を実装し、マッチング処理の自動化を進める。また、マッチング処理を１秒程度まで高速化することを目指す。一方で、手術ナビゲーションとしての利用を考えると、術者はナビゲーション提示を常時観察するわけではないため、数分に一回のマッチング処理でも十分であることも考えられるため、処理速度については、現場での利用形態の検討を含めデザイン、検証を進める。
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