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2022 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
キーワード腰仙椎前方固定術 / 低侵襲手術 / 深層学習 / 人工知能
研究実績の概要

【背景・目的】我々は昨年度は総腸骨静脈の損傷リスク回避の一助を目的として,OLIF51術中内視鏡画像中の総腸骨静脈をボックスにより検出する深層学習モデルの開発について報告を行ったが,本研究では関連する手法の開発と評価を行った.
【方法】OLIF51術中内視鏡画像4症例614枚に対し, 赤み以外で判断するためRGB画像のグリーンチャネルを抽出したグレースケール画像401枚を学習データ,45枚を検証データとし,生物医学画像のセマンティックセグメンテーション用モデルU-netを学習させた.評価指標はDice係数を用い,テスト画像168枚にて評価を行った.
【結果】学習時損失関数は0.2641, 検証時損失関数は0.4376となり,テスト時の精度(平均値±標準偏差)は,Dice = 0.2805±0.2691を記録した.
【考察】Diceは平均0.2805であり,臨床への応用には精度のさらなる向上が必要であると考えられる.データ数以外の技術的要因としてグリーンチャネル抽出画像の使用の使用により深度が深く画面奥に写り,手術器械と重なっている静脈部分と周辺臓器とのコントラストが不明瞭となったことなどが考えられる.対策として.精度が十分に確保できなかった要因としては,症例数が少なかったことや,グリーンチャネル抽出画像の使用の使用により,深度が深く画面奥に写り,手術器械と重なっている静脈部分と周辺臓器とのコントラストが不明瞭となったことが考えられる.精度向上には学習用データのさらなる確保の他,確実性を高めるため,ハイパスフィルタ処理を実装し,周囲の臓器,組織との区別を明瞭にする必要がある.

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

昨年度の深層学習を用いた総腸骨静脈抽出モデルを基盤に,情報工学的な改善を行ったため.

今後の研究の推進方策

深層学習モデルによる静脈検出精度を向上させるとともに,実モデルを用いて仮想空間への取り込みによるナビゲーションシステムの構築を進める

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

  • 研究成果

    (2件)

すべて 2023 2022

すべて 雑誌論文 (1件) (うち査読あり 1件、 オープンアクセス 1件) 学会発表 (1件)

  • [雑誌論文] Magnetic resonance image segmentation of the compressed spinal cord in patients with degenerative cervical myelopathy using convolutional neural networks2023

    • 著者名/発表者名
      Nozawa K, Maki S, Furuya T, Okimatsu S, Inoue T, Yunde A, Miura M, Shiratani Y, Shiga Y, Inage K, Eguchi Y, Ohtori S, Orita S.
    • 雑誌名

      Int J Comput Assist Radiol Surg.

      巻: 18 ページ: 45/54

    • DOI

      10.1007/s11548-022-02783-0

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [学会発表] OLIF51術中支援を目的とした術中補助内視鏡下における総腸骨静脈リアルタイムの物体検出モデルの確立2022

    • 著者名/発表者名
      上田玲央斗
    • 学会等名
      第37回日本整形外科学会基礎学術集会

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公開日: 2023-12-25  

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