| 研究課題/領域番号 |
19H04139
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61010:知覚情報処理関連
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| 研究機関 | 岡山大学 (2020-2021)
九州大学 (2019) |
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研究代表者 |
諸岡 健一 岡山大学, 自然科学学域, 教授 (80323806)
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| 研究分担者 |
大内田 研宙 九州大学, 大学病院, 講師 (20452708)
宮内 翔子 九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (40828555)
倉爪 亮 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (70272672)
河村 晃宏 九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (60706555)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 低侵襲手術 / 手術手技訓練システム / 実時間有限要素解析 |
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| 研究成果の概要 |
当該研究は，腹腔鏡下手術の安全性・確実性の向上を目指し，申請者が有する実時間有限要素解析システム（neuroFEM）と，術中内視鏡画像を融合することで，手術中の外科医の手術手技と，手技操作に伴う人体組織の振舞いを計測し，その計測データに基づいた次世代の低侵襲手術手技訓練システムの開発を目的とする．
その成果として，有限要素解析システムmultiphysics DeepFEM（mDeepFEM）の推定精度向 上を目指し，１）DNNライブラリを用いたmDeepFEM構築の実装と，２）mDeepFEMのネットワークの構造の最適化を行った．また，各画像から術具領域を抽出・認識するシステムの開発を行った．
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| 自由記述の分野 |
画像情報処理
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
内視鏡手術の基礎技術の訓練システムは確立しつつあるが，応用技術を訓練・評価する枠組みは未だにない．これに対し，本研究では，我々が有する実時間有限要素解析と，人工知能を組み合わせ，術中内視鏡画像から手術中の外科医の手術手技と，それに伴う人体組織の振舞いを精緻に推定する手法を開発する．これにより，術中の術具の動きと，それに伴う患者指向臓器・組織の形状変形を再現でき，それを用いて応用技術を訓練・評価する次世代の低侵襲手術手技訓練システムが構築できる．このシステムにより，術中と同様の判断や手術手技の訓練を術前に行え，低侵襲手術の安全・正確性の飛躍的な向上に寄与できる．
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