| 研究課題/領域番号 |
19K12845
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| 研究機関 | 公立はこだて未来大学 |
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研究代表者 |
佐藤 生馬 公立はこだて未来大学, システム情報科学部, 准教授 (00586563)
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| 研究分担者 |
岡本 淳 東京女子医科大学, 医学部, 特任准教授 (10409683)
田村 学 東京女子医科大学, 医学部, 非常勤講師 (80453174)
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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 | 覚醒下手術 / 脳腫瘍摘出術 / 手術工程 / 顕微鏡 / 手術ナビゲーションシステム / 機械学習 / 深層学習 / 画像処理 |
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| 研究実績の概要 |
脳腫瘍摘出術は特に熟練の知識と技術が必要とされ、熟練医の手技と暗黙知や判断プロセスを含む臨床知の解明や詳細な手術状況の可視化および予後予測などによる治療の均一化が望まれている．このため，本研究では脳腫瘍摘出術における熟練医の手技と臨床知を可視化する手術工程同定・解析システムを実現することを目的としている．このシステムを実現するための基礎的なアルゴリズムの検討を行い，本年度は初年度として以下の成果を得た．
（１）熟練医の手技と臨床知を可視化する手術工程同定手法の検討を行った．本提案手法は覚醒下脳腫瘍摘出術における熟練医の手術手技や判断プロセスを可視化するため，手術ナビゲーションシステムや手術顕微鏡および術中言語機能モニタリングシステムから得られる複数の情報を用い，機械学習により執刀医の手術工程および手技を同定する．そして，提案手法を用いた出力結果から執刀医の手技を可視化した．
（２）脳構造可視化のための術前・術中情報と顕微鏡画像の統合手法の検討を行った．本手法は，脳腫瘍摘出術における術前・術中画像情報と顕微鏡画像からの共通の特徴となる血管情報を用いてこれらの情報を統合可能とした．そして，統合した情報を用いて術前・術中MRIから抽出した血管，脳溝，腫瘍情報の顕微鏡画像上への重畳表示を可能とした．
（３）手術工程同定のためのMRI画像および顕微鏡画像からの特徴量抽出手法の検討を行った．MRI画像からの特徴量として，深層学習の一つであるPix2Pixを用いて術前・術中MRI画像より脳領域と脳腫瘍の抽出を可能とした．また，顕微鏡画像からの特徴量として，Pix2Pixを用いて脳表面の血管および使用される術具の抽出を可能とした．さらに，抽出された術具を時系列に解析し，術具の軌跡も特徴量として抽出可能とした．
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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
本年度は，提案システムを実現するための基礎的なアルゴリズムの検討およびこのアルゴリズムを実現するプログラムの開発が順調に進んでおり，おおむね順調に進展していると考えている．
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| 今後の研究の推進方策 |
次年度は，今年度検討した提案システムを実現するための基礎的なアルゴリズムの精度の向上および機能の拡張を行う．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
年度末に研究打ち合わせのための出張を予定していたが，コロナウイルスにより出張が不可となったために次年度使用額が生じた．この次年度使用額は次年度の研究打ち合わせのための出張に使用する予定である．
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