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2021 年度 実施状況報告書

AI組込型情報提示システムを導入した低侵襲脊椎手術支援システムの開発

研究課題

研究課題/領域番号 21K09292
研究機関千葉大学

研究代表者

折田 純久  千葉大学, フロンティア医工学センター, 教授 (60638310)

研究分担者 中口 俊哉  千葉大学, フロンティア医工学センター, 教授 (20361412)
大鳥 精司  千葉大学, 大学院医学研究院, 教授 (40361430)
江口 和  千葉大学, 大学院医学研究院, 特任准教授 (40507323)
成田 都 (鈴木都)  千葉大学, 大学院医学研究院, 助教 (70734242)
稲毛 一秀  千葉大学, 大学院医学研究院, 助教 (80793629)
志賀 康浩  千葉大学, 大学院医学研究院, 特任准教授 (90568669)
研究期間 (年度) 2021-04-01 – 2024-03-31
キーワード低侵襲腰仙椎前方固定術 / 手術支援 / 深層学習 / 超音波 / 硬膜管 / 波形解析
研究実績の概要

2021年度は,脊椎手術ナビゲーションの基礎技術開発のため,(1)腰仙椎低侵襲前方固定術(OLIF51)における術中補助内視鏡下でのナビゲーション開発,および(2)超音波プローブを用いた術中ナビゲーションへの応用を念頭に置いた脊柱後幕間の生理学的基礎研究 を行った.
(1)手術操作や器械によるこのような血管の傷害リスクを避けるための一助として,術中内視鏡に入力された画像を用いたセマンティックセグメンテーションおよび物体検出による2つの手法により,総腸骨静脈のリアルタイム検出モデルの開発及び評価,双方の比較を行った.検出のアルゴリズムはそれぞれDeepLabv3+,YOLOv5を使用し,評価指標を共通のものとしてPrecision,Recall,DeepLabv3+にはDice,YOLOv5にはmAPを使用した.データ数は4症例614枚とした.
DeepLabv3+についてDice係数,Presicion,Recallは4症例ではそれぞれ0.238,0.299,0.461,一方でYOLOv5でのPrecision,Recall,mAPはそれぞれ0.925,0.922,0.948を記録し,精度に関してはYOLOv5が優位であった.
(2)腹臥位被験者5名の腰部に超音波プローブを当て, L1-L2間, L2-L3間, L3-L4間高位の計三高位から観察した硬膜管断面図における拍動を計測し,主成分分析にて特徴の解析を行った).また,同時にECGを計測しECGと硬膜管の拍動を, パワースペクトル密度とコヒーレンス解析にて比較した.その結果,硬膜管の拍動の元波形, 主成分波形, ともに特徴的形状が見られなかったことから, 波形形状による定性的診断は困難である可能性が示唆され,パワースペクトル密度, 位相相関ともに高周波で低下し, 高周波にて位相相関値が特に強くなったことから, 高周波域にてECGと硬膜管の拍動の比較を行うことで新たな定量的診断や治療に応用できる可能性が示唆された.

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

手術支援ナビゲーション研究は概ね計画通りに進んでいる.
派生となる超音波による解析研究は先行研究に乏しく,解剖学的および理学的所見を鑑みながら実験を進めている状況である.

今後の研究の推進方策

手術ナビゲーションシステムは引き続き研究を進め,現時点での静脈認識システムの精度を向上させるほか,他の臓器の認識も行ったうえで倫理申請・承認下に臨床の現場で試用を図る.
超音波ナビゲーション研究についてはさらに精査を深め,脊柱管・硬膜管の生理モデルの構築とともにナビゲーションシステムへの応用を図る

次年度使用額が生じた理由

実際の研究の進捗状況に合わせて使用する予定のため

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公開日: 2022-12-28  

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