| 研究課題/領域番号 |
19300186
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| 研究機関 | 東京電機大学 |
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研究代表者 |
宮脇 富士夫 東京電機大学, 理工学部, 教授 (50174222)
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| 研究分担者 |
古田 勝久 東京電機大学, 未来科学部, 教授 (10016454)
福井 康裕 東京電機大学, 理工学部, 教授 (60112877)
篠原 一彦 東京工科大学, バイオニクス学部, 教授 (00327082)
正宗 賢 東京大学, 情報理工学系研究科, 准教授 (00280933)
貞弘 晃宜 東京電機大学, 21世紀COEプロジェクト推進室, 助手 (40424676)
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| キーワード | 器械出し看護師ロボット / Scrub Nurse Robot / リアルタイム視覚認識システム / 外科モデル / Extended timed automata / NN-based ANARX / 手術器具情報取得・解析 / 執刀医動作解析 |
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| 研究概要 |
1)執刀医の器具交換時の動作を実時間に器械出し看護師ロボット(SNR)が視覚認識できるシステム(RTVRS)を開発した。これは、執刀医の身体に貼付した複数個のカラーマーカの3次元座標データをリアルタイムに取得・解析することによって、執刀医の動作をSNRに認識させるシステムである。既開発のSNR2号機で検証した結果、執刀医が器具交換のために器具を抜去し始める時点を正確に捉え、速やかに器具が提供できることが実証された。すなわち、SNRが執刀医の器具抜去開始時点を捉え器具を提供し終えるまでの時間は2.11±0.08秒(N=10)であり、このうちRTVRSによる情報処理時間は0.68秒で、SNRが機械的に腕を動かし器具を提供する時間は1.43秒であった。そして、人間の看護師(N=178)よりもSNRの方が平均で0.89秒速いことも判った。
2)外科手術を離散変数と連続変数を用いてモデル化した。前者はExtended timed automata用いて、外科手術全般(手術手順、執刀医と器械出し看護師の行為、患者の状態、器具の状態など)をモデル化し、腹腔鏡下胆嚢摘出術に関するモデル化はほぼ完了した。後者は、NN-based ANARXを用いて、術中の執刀医の右手の動きをモデル化し、このモデルを用いることによって手の3次元座標位置を0.17秒早く予測できることも示した。
3)手術における手術器具情報をリアルタイムに取得・蓄積・解析できるプログラムを開発した。個々の器具の使用開始時刻と終了時刻を取得し記録するので、種々の器具の使用時間および順序が判り、手術終了時には各手術器具の使用頻度などを総括できる。
4)手術器具をトロカール・カニューレ入口まで運ぶ機能を有するSNR3号機を開発した。現在、その運搬速度の更なる向上のため、制御システムを改良中である。
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