Development of a minimally invasive spine surgery assisting system with an AI integrated information presentation system

开发具有AI集成信息呈现系统的微创脊柱手术辅助系统

• 批准号: 21K09292
• 负责人: 折田 純久
• 金额: $ 2.16万
• 依托单位: Chiba University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K09292/
• 关键词: 腰仙椎前方固定術; 低侵襲手術; 深層学習; 人工知能; 低侵襲腰仙椎前方固定術; 手術支援; 超音波; 硬膜管; 波形解析; 脊椎手術; 低侵襲; 手術ナビゲーション

【背景・目的】我々は昨年度は総腸骨静脈の損傷リスク回避の一助を目的として,OLIF51術中内視鏡画像中の総腸骨静脈をボックスにより検出する深層学習モデルの開発について報告を行ったが，本研究では関連する手法の開発と評価を行った.【方法】OLIF51術中内視鏡画像4症例614枚に対し, 赤み以外で判断するためRGB画像のグリーンチャネルを抽出したグレースケール画像401枚を学習データ,45枚を検証データとし,生物医学画像のセマンティックセグメンテーション用モデルU-netを学習させた.評価指標はDice係数を用い,テスト画像168枚にて評価を行った.【結果】学習時損失関数は0.2641, 検証時損失関数は0.4376となり,テスト時の精度(平均値±標準偏差)は,Dice = 0.2805±0.2691を記録した.【考察】Diceは平均0.2805であり,臨床への応用には精度のさらなる向上が必要であると考えられる．データ数以外の技術的要因としてグリーンチャネル抽出画像の使用の使用により深度が深く画面奥に写り,手術器械と重なっている静脈部分と周辺臓器とのコントラストが不明瞭となったことなどが考えられる．対策として.精度が十分に確保できなかった要因としては,症例数が少なかったことや,グリーンチャネル抽出画像の使用の使用により,深度が深く画面奥に写り,手術器械と重なっている静脈部分と周辺臓器とのコントラストが不明瞭となったことが考えられる.精度向上には学習用データのさらなる確保の他,確実性を高めるため,ハイパスフィルタ処理を実装し,周囲の臓器,組織との区別を明瞭にする必要がある.

Background Objective: To study the development and evaluation of methods for detecting and detecting iliac vein injuries in OLIF51 intraoperative endoscopic images. [Methods] OLIF51 intraoperative endoscopic images of 4 cases 614 pieces, except red center, judgment, RGB image generation, extraction, selection, selection The evaluation index is Dice coefficient, and the evaluation index is 168. [Results] The loss correlation of learning time was 0.2641, the loss correlation of testing time was 0.4376, the precision of testing time (mean ± standard deviation) was 0.2805±0.2691. [Investigation] Dice average 0.2805, clinical use The main reason for the use of the extraction image is that the depth of the image is deep, the surgical instrument is heavy, the vein is heavy, the peripheral device is heavy, and the image is not clear. The strategy is to make a decision. Accuracy is very high, the number of cases is small, the number of cases is small, the number of cases is small, Accuracy is necessary to make clear the differences between learning devices and organization, ensuring that they are accurate and accurate.

项目成果

OLIF51術中支援を目的とした術中補助内視鏡下における総腸骨静脈リアルタイムの物体検出モデルの確立

OLIF51术中辅助内镜下髂总静脉实时目标检测模型的建立，为术中提供支持

• 发表时间: 2022
• 作者: Kawaguchi Kohei;Taketomi Shuji;Mizutani Yuri;Uchiyama Emiko;Ikegami Yosuke;Tanaka Sakae;Haga Nobuhiko;Nakamura Yoshihiko;上田玲央斗
• 通讯作者: 上田玲央斗

Magnetic resonance image segmentation of the compressed spinal cord in patients with degenerative cervical myelopathy using convolutional neural networks

使用卷积神经网络对退行性脊髓型颈椎病患者受压脊髓进行磁共振图像分割

• DOI: 10.1007/s11548-022-02783-0
• 发表时间: 2023
• 期刊: Int J Comput Assist Radiol Surg .
• 作者: Nozawa K;Maki S;Furuya T;Okimatsu S;Inoue T;Yunde A;Miura M;Shiratani Y;Shiga Y;Inage K;Eguchi Y;Ohtori S;Orita S.
• 通讯作者: Orita S.