| 研究課題/領域番号 |
22K08720
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| 研究機関 | 慶應義塾大学 |
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研究代表者 |
三原 規奨 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 共同研究員 (80464957)
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| 研究分担者 |
青木 義満 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (00318792)
田中 真之 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 助教 (30573414)
植村 宗則 鹿児島大学, 医歯学総合研究科, 客員研究員 (50636157)
北郷 実 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 准教授 (70296599)
斎藤 英雄 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (90245605)
川平 洋 自治医科大学, 医学部, 教授 (90447285)
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| 研究期間 (年度) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| キーワード | 内視鏡外科 / スコピスト / 腹腔鏡下胆嚢摘出術 / AI / Visual odometry (VO) |
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| 研究実績の概要 |
内視鏡外科手術において、視認のための内視鏡カメラを操作するスコピストは、術者の目として大切な役割を果たす。本研究では、「手術の安全性を担保する最適なカメラワークとは何か」を解明するため、経験豊富なスコピストの持つ手（操作技術）と頭（操作予測）を解析し、暗黙知の可視化を試る。操作技術の解析として、カメラ先端の実際の動きを手術動画からVisual SLAMを用いて推定することを試みた。また、操作予測の解析として、手術中の術者の視線を解析することでカメラ操作の予測を行うことを試みた。
Visual SLAMによる研究では、腹腔鏡手術の単眼映像を用いてカメラの動きを計算するために、動的オブジェクトのセグメンテーションに基づくフレームワークを行った。まず手術器具のセグメンテーションをディープラーニングモデルによって実現し、次にセグメンテーションを手術器具によって動かされる臓器に拡張するために、確率モデルを導入した。高密度オプティカルフロー推定法、深度推定法、セマンティックセグメンテーションの結果を考慮し、動的確率を計算した。このモデルを視覚的同時定位マッピング（SLAM）に組み込み、カメラの動きを計算した。複数の腹腔鏡映像を用いた実験により、腹腔鏡環境におけるSLAMシステムのロバスト性を向上させる有望な結果が得られた。
術者の視野推定の研究では、アイトラッカーを用い、注視点測定（Nano）により30本の動画に対してアノテーションは行った。またTobii3グラスを用いた注視点測定では、10件の腹腔鏡下胆嚢摘出術の撮影を行った。注視点の座標データを機械学習で予測し、実測した座標と予測座標の距離を誤差として検証した。RMSE（予測値と実際の値の距離の平均）という指標でNanoでは37.15、Glassでは59.52 という結果を得ることができた。
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| 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
教師動画の収集と選択、教師動画の解析と機械学習、および新規の動画撮影も順調に進んでいる。
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| 今後の研究の推進方策 |
Visual SLAMによる研究では、作成したアルゴリズムをリアルタイムで投影できるシステムの構築を目指す。術者の視野推定の研究では、Glass では画角を揃えるための処理が必要であること、また、術者の視点が器具の入れ替えなどでモニターから離れることがあり、データセットが不安定であったことが誤差に影響した可能性があるため、さらなるアルゴリズムの検討を行う。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
次年度使用額の発生は効率的な物品調達を行った結果である。次年度に、データをさらに追加する予定のため、データ整理のための補助員の人件費に使用する予定である。
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