| 研究課題/領域番号 |
19K09500
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| 研究機関 | 帝京大学 |
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研究代表者 |
辛 正廣 帝京大学, 医学部, 教授 (70302726)
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| 研究分担者 |
金 太一 東京大学, 医学部附属病院, 特任准教授 (90447392)
河島 真理子 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (40803664)
新谷 祐貴 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (20844616)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 頭蓋底手術 / 機械学習 / 仮想現実 / 拡張現実 / シミュレーション |
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| 研究実績の概要 |
① 頭蓋底病 に する術前画像の機械学習については、機械学習による病理診断において、国際的にも機械学習による鑑別がトピックとなっている脊索腫と軟骨肉腫の鑑別（ＣＴやＭＲＩ上、肉眼的鑑別が困難であるが、前者は再発率の高い悪性腫瘍、後者は良性腫瘍）が行えるかどうかについて 検証を行い、スモールデータを元にした学習でも、90％以上の正確さをもってこれらの鑑別が行えるレベルに達した。良好な成果が達成されるに至ったため、現在、国際誌に投稿しており、2回目のrevisionを通過したところである。
② CTやMRIなどのDICOM画像を速やかに自動で融合できるような、システムの利用により、より短時間でのシミュレーションモデルの作成が可能となっており、症例検討や手術中の３Dアトラスに耐えうるモデル作成技術が完成し、検証を行っている。これらを頭蓋底腫瘍を有する患者の手術所見と、実際の手術で比較検討することで、術前画像の立体的把握と術中の解剖構造の把握にが可能となり、現在有用性についての結果が出つつある。これらについては、一定の成果を、論文として作成し、複数の国際誌にacceptされている。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
予定していた上記、①と②については論文や学術発表などでの成果発表ができるようになっているが、VR（仮想現実）モデルを、更に進化させ、手術室で使用するAR（拡張現実）モデルへと発展させることを開始するに至っており、これらをさらに遂行していく予定である。
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| 今後の研究の推進方策 |
機械学習技術による病態予測分析結果とVR-3Dもでるを融合することで、手術室での利用が可能な、頭蓋底手術用シミュレーションシステムの完成と実用をめざす。
スモールデータを用いた機械学習による術前予測については、臨床応用の有効性について、いくつか成果が出始めており、VR（仮想現実）モデルを、手術室で使用するAR（拡張現実）モデルへと進展させることのできる可能性がでてきたため、これらをさらに進めて、成果を発表していく予定である。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
本研究をさらに進展させる計画を考案し、これらを遂行するために研究期間の延長が必要であったため。
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