グラウンディングを応用した自動手術記録システムの開発
【研究分野】医用システム
【研究キーワード】
画像 / 機械学習 / アルゴリズム / グラウンディング / 生体医用画像 / コンピュータ外科学 / 腹腔鏡手術 / 画像認識 / 手術記録自動作成
【研究成果の概要】
手術動画の自動文章化のため，手術映像から解剖，手術器具，動作，事象を認識しテキスト化する機械学習を用いた画像認識アルゴリズムの開発を進めた．結果として，このアルゴリズムは，手術動画の文章化に至る精度まで達してはいない．臓器認識において，症例ごとの形状の違いや可塑性により精度向上に難渋したことが要因として挙げられる．しかし，手術器具など可塑性の低い物体の自動認識については比較的高い精度を達成した．
【研究の社会的意義】
手術動画の自動認識アルゴリズムの開発において，動画より認識が容易な対象物と認識の困難な対象物の特徴を把握できたことはきわめて有用と考えられる．グラウンディング技術は現在多方面で発展が期待されている分野であり，外科領域を含む医療分野におけるグラウンディング技術の応用にとって重要な試金石となった．今後，精度の高い手術器具の自動認識を基に，手術動画の文章化のアプローチ法を検討することで，さらなる発展が期待できると考える．
【研究代表者】
【研究分担者】 |
| 宮尾 祐介 | 国立情報学研究所 | コンテンツ科学研究系 | 教授 | (Kakenデータベース) |
| 金治 新悟 | 神戸大学 | 医学部附属病院 | 助教 | (Kakenデータベース) |
| 掛地 吉弘 | 神戸大学 | 医学研究科 | 教授 | (Kakenデータベース) |
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【研究協力者】 |
| 佐藤 嘉伸 | |
| 大竹 義人 | |
| Reiter Austin | |
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【研究種目】挑戦的萌芽研究
【研究期間】2016-04-01 - 2019-03-31
【配分額】3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)