| 研究課題/領域番号 |
23H03789
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 研究機関 | 大阪公立大学 |
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研究代表者 |
野口 博史 大阪公立大学, 大学院工学研究科, 教授 (50431797)
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| 研究分担者 |
吉本 佳世 大阪公立大学, 大学院工学研究科, 講師 (00735409)
村山 陵子 藤田医科大学, 社会実装看護創成研究センター, 教授 (10279854)
森 武俊 東京理科大学, 先進工学部機能デザイン工学科, 教授 (20272586)
高橋 聡明 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 講師 (50824653)
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| 研究期間 (年度) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| キーワード | 超音波検査装置 / ３次元モデル / ３次元位置姿勢推定 / 超音波画像処理 |
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| 研究実績の概要 |
看護師のタスクの一つに，点滴などのために前腕に針を刺す行為があるが，新人などではその成功率が低い問題や，その刺した後にもトラブルがある問題がある．その解決に，小型化・安価化が進んでいる超音波検査装置の利用が期待されているが，簡易な教育システムがなく普及が進んでない．そこで，その解決として，簡易に技術習得を可能とする学習システムを構築することを目標として研究を進めている．要素技術としては，教育用データとして利用するための腕表面や血管の3次元モデルの構築や，3Dモデルや事前計測した画像群からの任意位置における疑似超音波画像生成技術の構築，疑似超音波プローブの位置・姿勢計測技術がある．
これまでの実績として，疑似画像生成のデータセット構築や３次元モデル構築のために，任意位置かつ荷重で前腕の超音波画像を計測する装置を開発し，その信頼性や妥当性を検証した．また，その装置を利用して健常者数人で前腕の縦断走査時の超音波画像データ群やプローブ押し付け時の静脈変形時の画像を収集した．また，処理の自動化に向けて，不鮮明になりがちな超音波画像においても，深層学習ベースで血管検出が可能なアルゴリズムを開発した．その処理結果を利用することで，前腕表面付きの血管の3Dモデル作成についても実現した．また，プローブの位置推定についてもIMUのセンサなどを内蔵した模擬プローブを開発し，RGBDカメラを併用することで，精度の問題は残るものの位置・姿勢を推定することについても実現した．
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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
2023年度については，大きく2つの観点から取り組んだ．1つは，教育システムのベースとなる計測システムの構築と，その超音波画像の処理である．臨床で実際に利用されているポータブル型の超音波検査装置プローブを前腕部に無負荷状態で固定可能な機構を持ち，また，任意前腕位置かつ，押し付け圧で計測可能な装置を開発した．開発した装置では，手で押し付ける手技を模した形で圧力をかけることができ，そのときの超音波画像を同時計測可能である．装置による押しつけ時の計測の繰り返し信頼性などを確認するとともに，その装置を用いて，健常者において，駆血の有無の状態で，前腕部の5箇所をプローブ圧かけ，静脈が潰れるまでの超音波画像を計測した．計測した超音波画像から，深層学習手法を用いて，対象の静脈血管を検出するアルゴリズムを作成するとともに，検出した静脈径を計測する画像処理アルゴリズムを開発した．その計測結果を用いて，押し付け圧に対しての変形量を計測し，駆血の有無で有意に異なることを確認した．このことから，計測自体の妥当性があると考えている．加えて，走査しての超音波画像を計測し，その画像群から血管並びに表皮の３次元モデルを構築する手法も開発した．
もう1つの取り組みは教育システムの開発として，擬似的なプローブと腕のモックアップ構築に取り組んだ．IMUや圧力センサなどを内蔵した既知超音波検査装置プローブと同サイズのプローブ模型を作成し，その姿勢を推定する方法を開発した．また，前腕模型上の位置計測してRGBDカメラを利用したプローブの3次元位置計測も取り組んだ．加えて，位置計測精度に向けて，腕プローブ模型側へのセンサの埋込など改良に向けた研究も進めている．以上のように，予定通り順調に進んでいる．
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| 今後の研究の推進方策 |
2024年度については，超音波画像を計測する環境が整ったことから，教育用のデータを計測するための健常者を中心にデータの計測を進める．一方で，計測装置が大掛かりであることから，臨床環境への持ち込みなどを考慮して，小型化・簡易化に向けた装置の改良を行う．また，教育システムにおいては任意のモックアッププローブ位置における超音波画像が提示できる必要があることから，そのために，任意位置における超音波画像を生成・提示するための方法を開発する．昨年度までの技術をベースに腕の３次元モデルを生成し，それを下に任意断面超音波画像を生成するための方法や，あるいは，計測した縦断超音波画像群から直接的に生成する方法などについて検討する．
また，模擬プローブの位置計測としては，作成中の前腕模擬モデルを開発させ，内部のフォトリフレクタアレイによる位置計測と，プローブ姿勢データの統合方法のためのアルゴルズム開発，さらに精度が出ない場合は外部RGBDカメラ画像と統合など統計的トラッキング手法をベースにそれらのセンサフュージョンによるプローブの位置・姿勢推定の精度向上を目指す．また，リファレンスとするモーションキャプチャシステムによる位置姿勢推定結果の評価なども行う．
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