| 研究領域 | 医用画像に基づく計算解剖学の創成と診断・治療支援の高度化 |
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| 研究課題/領域番号 |
24103708
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
諸岡 健一 九州大学, システム情報科学研究科(研究院, 准教授 (80323806)
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2014-03-31
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| キーワード | 低侵襲手術ナビゲーション / 内視鏡手術 / 臓器変形 |
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| 研究実績の概要 |
当該研究は，肝臓内にある腫瘍を除去する腹腔鏡下手術（腹腔鏡下肝切除術）を対象として， 実時間有限要素解析により，術中の肝臓・腫瘍および周辺組織の精緻な変形を再現し，それを基に術者に有益な情報を提供することで，安全・確実な低侵襲手術を支援するシステムの開発を目的とする．
平成24年度では，肝臓表面の一部の形状情報から，肝臓全体の変形を実時間で推定する手法を開発した．具体的には，複数のマーカを肝臓表面上につけ，立体内視鏡で肝臓を撮像し，得られた内視鏡画像からマーカの３次元位置を求める．このマーカの３次元位置を基に，申請者が開発した実時間有限要素解析法によって，肝臓全体の変形を推定する．
この解析法では，術具等により組織に作用する外力や，組織の現在の表面形状などを「初期条件」と，その条件による「組織の形状モデルの変形」という非線形関係をニューラルネットワークで学習させる．この時，マーカの配置によっては，同じマーカの位置でも，異なる肝臓形状と対応している場合がある．このようなデータを用いてニューラルネットワークに学習させた場合，その学習が収束しない可能性がある．そこで，学習の収束性を考慮したマーカ位置の自動決定法を開発し，学習精度が高いネットワークを安定して構築することが可能となった．
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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
平成24年度では，低侵襲手術支援システムの基盤技術の一つである，術中の肝臓の変形を推定する技術を開発することを目的としており，【研究実績の概要】で述べたように，その技術を開発しているため，おおむね順調に進展していると判断した．
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| 今後の研究の推進方策 |
今後は，立体内視鏡画像と組織モデルの重畳表示機能について研究を実施する．特に，立体内視鏡画像と３次元形状モデルの高速位置合わせ法を開発することで，重畳表示の精度向上を図る．最終的にこれらの技術と変形推定システムを統合することで，腹腔鏡下肝切除術のための手術支援システムを構築する．
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