2023 年度研究成果報告書

Automatic Optimal Design of a Visual-based Stiffness Sensor and real-time Colour-coded Stiffness Map for Minimally Invasive Procedures.

研究課題

研究課題/領域番号	20K14691
研究種目	若手研究
配分区分	基金
審査区分	小区分20020:ロボティクスおよび知能機械システム関連
研究機関	東京大学
研究代表者	ファラガッソアンジェラ東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 特任助教 (80847070)
研究期間 (年度)	2020-04-01 – 2024-03-31
キーワード	Visual-based sensing / Optimal design / MIS / Medical Robotics / Remote palpation / Stiffness sensing / Topological optimization / Optimal 3D design
研究成果の概要	本研究は、低侵襲手術の安全性と精度を向上させるセンサーを開発しました。センサーは軽量ロボットと統合され、遠隔操作とリアルタイムの剛性フィードバックが可能です。Meta Quest 3で制御と視覚化を強化しました。主な成果は、ロボットを正確に遠隔操作するナビゲーションアルゴリズムの開発です。収集された情報はリアルタイムのカラーコード付き剛性マップの作成に使用でき、手術の精度と安全性を向上させます。
自由記述の分野	Robotics
研究成果の学術的意義や社会的意義	This technology enhances surgical procedures by providing real-time stiffness information during minimally invasive surgeries, improving the quality of outcomes. By increasing surgical precision and safety, it contributes to better patient recovery and overall healthcare quality.