Multiple advanced video analysis to elucidate the 'complexity' of microsurgery

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本研究の目的は、外科手術の機能や安全性、術者スキルに関わる重要な要素を探索することであり、この先にアウトカム予測、有害イベント予測、術者スキル評価AIなどを目指すものである。令和4年度は、頚動脈狭窄症に対する頚動脈内膜剥離術に焦点を当て、手術映像の解析に着手した。頚動脈を剥離する際の、頚動脈の動き（加速度）に着目し、これを手術映像から測定することで、“組織に対する愛護的な手術操作”の新たな指標とした。１１７例の頚動脈内膜剥離術中映像の網羅的解析により、この新たな指標が、手術スキルおよび手術合併症に相関する指標であることが証明された。また、この指標を用いることにより、どの様な剥離法が客観的に有用であるかを示すことが可能になった。本研究結果を、現在英語論文として投稿し、under revisionである。また、微小脳血管吻合のトレーニング映像を用いて、術具の先端を自動追跡する深層学習アルゴリズム、手術操作の対象となる微小血管をセグメンテーションするアルゴリズムの作成を開始した。術具の軌道分析・組織の変形ともに、微小血管吻合における手術スキルに相関する指標となり得ることが証明された。また、これにより、微小血管吻合トレーニングにおける課題提示が可能となった。本研究結果を、現在英語論文として投稿し、under revisionである。また、新たに術中の出血イベントを抽出するAIアルゴリズムの作成に着手を開始し、脳動静脈奇形手術に焦点を当て、解析中である。