触る感覚と症例を関連付けて学ぶことができるVR医療触診教育訓練システムの開発

本年度は，触診対象として乳がん触診および検査を想定し，以下を行った．開発中の粒子法生体解析プログラムの修正を行い，乳房を模擬した，実物大の一様硬さ半楕円体生体モデルの重力による変形において，縦弾性係数を非線形近似することで，変形計算精度が格段に向上することが分かった．具体的には，楕円頂点変位が，実験で19.2mmに対して，変形計算では20.3mmで1.1mmの差で計算可能である．次に，実際の乳房は非一様な硬さの軟組織モデルであり，数値計算においてこの非一様性を考慮する必要がある．そのため，この非一様な硬さの特性をモデル化した半二重楕円体人工生体モデルを作成し，重力変形実験と粒子法計算で比較検討を行い，本開発プログラムの適用性を検討した．モデルは，計算時間をできるだけ短くするため，実物大より小さくした．その形状・性質は，外側半楕円体の単軸直径が52mm，長軸直径が140mm，縦弾性係数E≒1.6×10^5×ε+5984（一定近似で1.09×104Pa）, 内側は，単軸直径が20mm，長軸直径が80mm, 縦弾性係数E≒5.43×10^5×ε+5789（一定近似で1.65×104Pa）の2重構造である．重力変形実験では楕円頂点変位が，22.2mmに対して，計算では18.5mmで3.7mmの差で計算可能であることが分かった．一様硬さモデルより計算精度は悪いが，モデル単軸直径が一様硬さモデルの半分で小さいため，測定誤差が生じやすいことを考慮すれば，実物大の非一様な硬さの乳房にも適用できる可能性があることが確認できた．さらに，リアルタイムの計算法開発のために，機械学習（AI）と粒子法計算を組み合わせたリアルタイム触圧計算法については，グラフ畳み込みニューラルネットワーク（GCN）の手法を使用する検討および定式化を行った．

本年度は，触診対象として乳がん触診および検査を想定し，以下を行った．開発中の粒子法生体解析プログラムの修正を行い，乳房を模擬した，実物大の一様硬さ半楕円体生体モデルの重力による変形において，縦弾性係数を非線形近似することで，変形計算精度が格段に向上することが分かった．具体的には，楕円頂点変位が，実験で19.2mmに対して，変形計算では20.3mmで1.1mmの差で計算可能である．次に，実際の乳房は非一様な硬さの軟組織モデルであり，数値計算においてこの非一様性を考慮する必要がある．そのため，この非一様な硬さの特性をモデル化した半二重楕円体人工生体モデルを作成し，重力変形実験と粒子法計算で比較検討を行い，本開発プログラムの適用性を検討した．モデルは，計算時間をできるだけ短くするため，実物大より小さくした．その形状・性質は，外側半楕円体の単軸直径が52mm，長軸直径が140mm，縦弾性係数E≒1.6×10^5×ε+5984（一定近似で1.09×104Pa）, 内側は，単軸直径が20mm，長軸直径が80mm, 縦弾性係数E≒5.43×10^5×ε+5789（一定近似で1.65×104Pa）の2重構造である．重力変形実験では楕円頂点変位が，22.2mmに対して，計算では18.5mmで3.7mmの差で計算可能であることが分かった．一様硬さモデルより計算精度は悪いが，モデル単軸直径が一様硬さモデルの半分で小さいため，測定誤差が生じやすいことを考慮すれば，実物大の非一様な硬さの乳房にも適用できる可能性があることが確認できた．さらに，リアルタイムの計算法開発のために，機械学習（AI）と粒子法計算を組み合わせたリアルタイム触圧計算法については，グラフ畳み込みニューラルネットワーク（GCN）の手法を使用する検討および定式化を行った．