| 研究課題/領域番号 |
19K09500
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分56010:脳神経外科学関連
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| 研究機関 | 帝京大学 (2021-2022)
東京大学 (2019-2020) |
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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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| 研究成果の概要 |
① 頭蓋底病辺に対する術前画像の機械学習については、手術前に、画像上での鑑別が重要である。希少な頭蓋底腫瘍の脊索腫と軟骨肉腫の鑑別が行ったところ、我々が開発したスモールデータを元にした学習法を応用し、90％以上の正確さをもってこれらの鑑別が行えることを証明した。
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た。これにより術前画像の立体的把握と術中の解剖構造の把握が可能となった。
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| 自由記述の分野 |
脳神経外科学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
脳神経外科手術では、MRIやCTなどの画像を検討しながら、術野の状態や、腫瘍の種類を予測し、治療方針を立てて、手術を行っている。また、術野の把握についても、こうした二次元の画像を元に、自らの経験から、術野の状態を想像し、手術戦略を検討している。
本研究では、こうした術前の病態把握から、術野の状態把握と立体的予測を可能し、病態の正確な予測と、手術における安全性の向上に貢献するものと思われる。
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