スモールデータ駆動型機械学習による仮想頭蓋底手術シミュレーションシステムの開発
【研究キーワード】
頭蓋底手術 / 機械学習 / 仮想現実 / 拡張現実 / シミュレーション
【研究成果の概要】
① 頭蓋底病 に する術前画像の機械学習については、機械学習による病理診断において、国際的にも機械学習による鑑別がトピックとなっている脊索腫と軟骨肉腫の鑑別（ＣＴやＭＲＩ上、肉眼的鑑別が困難であるが、前者は再発率の高い悪性腫瘍、後者は良性腫瘍）が行えるかどうかについて 検証を行い、スモールデータを元にした学習でも、90％以上の正確さをもってこれらの鑑別が行えるレベルに達した。良好な成果が達成されるに至ったため、現在、国際誌に投稿しており、2回目のrevisionを通過したところである。
② CTやMRIなどのDICOM画像を速やかに自動で融合できるような、システムの利用により、より短時間でのシミュレーションモデルの作成が可能となっており、症例検討や手術中の３Dアトラスに耐えうるモデル作成技術が完成し、検証を行っている。これらを頭蓋底腫瘍を有する患者の手術所見と、実際の手術で比較検討することで、術前画像の立体的把握と術中の解剖構造の把握にが可能となり、現在有用性についての結果が出つつある。これらについては、一定の成果を、論文として作成し、複数の国際誌にacceptされている。
【研究代表者】