| 研究課題/領域番号 |
19K12845
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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90130:医用システム関連
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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, 非常勤講師 (10409683)
田村 学 東京女子医科大学, 医学部, 准教授 (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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| 研究成果の概要 |
脳腫瘍摘出術において、最大限の腫瘍切除と最小限の合併症とすることが重要である。熟練医は患者の腫瘍の位置やその周辺の脳構造や機能などを把握し、術後を考慮しながら腫瘍を切除する。そして、患者ごとに腫瘍の位置などが異なり、手術の流れや作業内容および手術時間も異なる。このため、若手医師や経験の浅い手術スタッフにとって、手術の流れを把握し，次の作業を予測することは困難である。本研究では、脳腫瘍摘出術における若手外科医や手術スタッフが熟練医の手術工程を把握できる手術工程同定・解析システムを実現することを目的としている。そこで、我々は手術工程モデルの提案および手術工程システムの開発を行った。
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| 自由記述の分野 |
コンピュータ外科
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
術中情報および機械学習と深層学習を活用した医療情報解析により、熟練医の手技と臨床知を可視化する手術工程同定・解析システムを目指している。本提案システムが実現した暁には、類似症例における脳機能、腫瘍摘出率と合併症等関係から最適な治療法が明らかとなり、治療の均一化・標準化が可能となると期待される。同時に、手術スタッフと詳細な工程や腫瘍摘出進捗率の可視化と終了時刻予測による情報共有により手術の最適化が可能である。さらに、熟練医の判断プロセスや暗黙知を踏まえた臨床知を知ることができるので、若手医師の教育やAI手術ロボット開発の一助となると考える。
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