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2021 Fiscal Year Final Research Report

AI-based system for training surgical skills of minimally invasive surgery

Research Project

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Project/Area Number 19H04139
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

Allocation TypeSingle-year Grants
Section一般
Review Section Basic Section 61010:Perceptual information processing-related
Research InstitutionOkayama University (2020-2021)
Kyushu University (2019)

Principal Investigator

Morooka Ken'ichi  岡山大学, 自然科学学域, 教授 (80323806)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 大内田 研宙  九州大学, 大学病院, 講師 (20452708)
宮内 翔子  九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (40828555)
倉爪 亮  九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (70272672)
河村 晃宏  九州大学, システム情報科学研究院, 助教 (60706555)
Project Period (FY) 2019-04-01 – 2022-03-31
Keywords低侵襲手術 / 手術手技訓練システム / 実時間有限要素解析
Outline of Final Research Achievements

We studied an AI-based support system for training surgical skills for minimally invasive surgery (MIS). There are fundamental techniques to construct the support system. Among them, we developed two main techniques: one is the technique for efficiently and reliably constructing multiphysics DeepFEM which estimates the deformation of soft tissues. The other is the DNN-based system for detecting the regions of surgical instruments in surgical images, and identifying its classes.

Free Research Field

画像情報処理

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

内視鏡手術の基礎技術の訓練システムは確立しつつあるが,応用技術を訓練・評価する枠組みは未だにない.これに対し,本研究では,我々が有する実時間有限要素解析と,人工知能を組み合わせ,術中内視鏡画像から手術中の外科医の手術手技と,それに伴う人体組織の振舞いを精緻に推定する手法を開発する.これにより,術中の術具の動きと,それに伴う患者指向臓器・組織の形状変形を再現でき,それを用いて応用技術を訓練・評価する次世代の低侵襲手術手技訓練システムが構築できる.このシステムにより,術中と同様の判断や手術手技の訓練を術前に行え,低侵襲手術の安全・正確性の飛躍的な向上に寄与できる.

URL: 

Published: 2023-01-30  

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