研究課題
基盤研究(A)
高周波で高感度と広帯域を両立したマイクロアレイセンサ搭載の光超音波プローブによる高精細画像と、機械学習に基づく光超音波像からの診断情報の抽出技術を統合した光超音波内視鏡システムを開発し、内視鏡や腹腔鏡下の手術において、精度の高い治療を行う上で必要な術中の診断情報の獲得が不十分という現状の問題を解決する。
内視鏡システムに光と超音波を組み合わせた先進のイメージング技術を導入することにより、これまでの内視鏡では得られなかったがん新生血管の分布や酸素飽和度等、組織内部の情報が取得できるようになる。これらは腫瘍の良悪性の診断や、がんの浸潤度、リンパ節転移の同定に利用することができ、高度な術中診断支援のための基盤技術となることが期待される。