2021 Fiscal Year Annual Research Report
スパースモデリングを応用した外科学知識の体系化基盤の構築
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19H04484
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
中尾 恵 京都大学, 医学研究科, 教授 (10362526)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松田 哲也 京都大学, 情報学研究科, 教授 (00209561)
上田 順宏 奈良県立医科大学, 医学部, 学内講師 (40571005)
今井 裕一郎 奈良県立医科大学, 医学部, 研究員 (80347567)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 機械学習 / スパースモデリング / 手術計画 / 下顎骨再建 / 医用人工知能 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は外科医の医学知識や経験を体系化し，外科医自身の新たな洞察や知識の獲得に資する機械学習方法と情報システムの探究である．特に，日常的に得られる手術計画の事例データから客観的かつ自動的に手術プロセスを定式化するスパースモデリングの枠組みを提案し，大きく次の三つの研究目標を置いて理論構築と実証を目指している．
本年度は下顎骨再建術を対象に，これまでに開発してきた対話型の術前計画システムを用い，患者固有の手術計画データベースの構築を行った．手術計画データについては異なる医療機関に所属する研究分担者及び歯科技工士にも協力を仰ぎ収集を行った．口腔外科において治療を行った患者29名の3次元CT画像を対象に8パターンの下顎骨切除領域を定義し，計3名の専門家による696例の手術計画データを集積した．
得られた手術計画データベースを対象に患者個人の医用画像と臨床医学用語，手術計画データ間の関係を解析した．複数医師共通の特徴量組と医師個別の特徴量組を得て，2通りのデータ駆動型の外科手術コーパスを構築した．複数医師共通の特徴量組に基づくモデルと，各医師個別の特徴量組に基づくモデルによる推定性能を比較し，各医師個別の推定性能のほうが8%程度高くなることが確認され，各医師個別の特徴量組に基づくモデルの有効性を確認した．3名の各医師個別の特徴量組における推定性能はそれぞれ93.33%，90.56%，93.33% となっており，それぞれ 90% を超える手術計画モデルの構築に成功した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
異なる医療機関に所属する複数の医師による手術計画データの集積を完了し、計画書に挙げた研究課題についてそれぞれ一定の成果が得られている．
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| Strategy for Future Research Activity |
提案理論のさらなる検証と改良を進め，下顎骨再建術に重要な特徴量の複数医師間の解析を行う予定である．
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