低侵襲ロボット支援解剖と人工知能(AI)を活用した医療関連死解析法構築

利用微创机器人辅助尸检和人工智能 (AI) 开发医学死亡分析方法

基本信息

  • 批准号:
    20H03908
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 11.4万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    日本
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
  • 财政年份:
    2020
  • 资助国家:
    日本
  • 起止时间:
    2020-04-01 至 2024-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

①低侵襲解剖用ロボット開発:約2cm径の組織を安定的に切離するロボットの基幹部となる切削ヘッド部を完成し、体内観察内視鏡及び体液吸引計測機との接続機構の開発に取り組んでいる。②全身解剖、低侵襲解剖、最小侵襲解剖の診断精度の比較検証:当該研究に必要となる約30例の標本採取を終了し解析中である。これまでに、極小標本での解剖診断精度に問題がある可能性を見いだしている。③Ai-CT画像からの臓器重量推定法の確立:AIを活用した肝臓および腎臓領域の抽出を行い、経時的な肝体積変化から肝萎縮原因疾患鑑別に向けた一次パラメータ抽出を行い、その成果を医療薬学会で報告した。④立体肺内部構造観察用教育ツールの開発:立体固定肺の表面形状、CT画像、マイクロCT画像セット画像データセットの収集を継続し20体余の蓄積に成功し、データの公開に向けた検討を開始している。⑤CT画像の超解像度化・精細化技術の確立:立体固定肺のCT画像とマイクロCT画像を用いた超解像AI研究に関し、AIが作成するfake画像の除去(CARS2022発表)に引き続き、拡散モデルを用いた気管支、血管、肺胞などの陰影のエッジ付近の精度改善に着手しており、JAMIT 2023で発表予定である。⑥死因経過推定モデル、解剖時敗血症予測モデルの構築:類似症例からの死因経過推定および解剖時血液培養結果から敗血症予測モデルの構築を試みた。前者の研究成果は医療の質・安全学会誌に掲載され、後者はSci Rep誌にreviseとなっている。
(1) Development of low invasive dissection: about 2 cm diameter tissue, stable dissection, cutting of the base part, completion of the cutting of the base part, development of the connection mechanism of the internal inspection endoscope and the body fluid suction meter. (2) Comparison of diagnostic accuracy among whole body anatomy, low invasion anatomy and minimal invasion anatomy: When this study is necessary, about 30 cases of specimens will be taken and analyzed. The accuracy of anatomical diagnosis is very small. (3) Establishment of AI-CT image weight estimation method: AI is used to extract liver tissue and kidney tissue, liver volume changes during operation, identification of liver atrophy causes, primary extraction, and results are reported by medical society. (4) Development of three-dimensional lung internal structure observation education: three-dimensional fixation of lung surface shape, CT image, CT image, image collection, accumulation of 20 body surplus, successful, open direction discussion (5) Establishment of super-resolution and refinement technology for CT images: AI research on super-resolution and AI creation of fake images (CARS2022 report) for CT images with stereotactic fixation of lungs; JAMIT 2023 report determination for precision improvement of shadow of branches, blood vessels and lung cells. (6) Construction of blood poisoning prediction model at autopsy: similar cases, blood poisoning prediction model at autopsy. The former research results were published in the Journal of the Medical Quality and Safety Society, while the latter was published in the Journal of Sci Rep.

项目成果

期刊论文数量(31)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
AiからAIに向けての必然的な研究の進展.
研究从Ai到AI的必然进展。
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Choi Jungmi;Fujii Yukiko;Lyu Zhaoqing;Kobayashi Hatasu;Fujitani Tomoko;Harada Kouji H.;稲井邦博
  • 通讯作者:
    稲井邦博
AiからAIへの展開を可能とする必須条件とは.
实现从AI向AI演进的必备条件是什么?
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    稲井邦博;宇野美雪;法木左近.
  • 通讯作者:
    法木左近.
2022年のオートプシーイメージングの動向 オートプシーイメージングと病理学
2022 年尸检成像趋势 尸检成像和病理学
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    法木 左近;丸山 力哉;江端 清和;稲井 邦博
  • 通讯作者:
    稲井 邦博
A novel reaction force-fluorescence measurement system for evaluating pancreatic juice leakage from an excised swine pancreas during distal pancreatectomy.
一种新型反作用力荧光测量系统,用于评估远端胰腺切除术期间离体猪胰腺的胰液渗漏。
  • DOI:
    10.1002/jhbp.775
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    E Kobayashi,S Tsuchiya,Y Akagi,N Tomii,K Nakagawa;K Inai;Y Muragaki;T Asano;D Kim.
  • 通讯作者:
    D Kim.
Pathological evaluation of human pancreatic tissue injuries by machine compression for computer-aided safe pancreatic compression devices
计算机辅助安全胰腺压迫装置机器压迫人体胰腺组织损伤的病理学评价
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    K. Inai;D. Kim;N. Takano;M. Uno;S. Noriki;H. Naiki;E. Kobayashi
  • 通讯作者:
    E. Kobayashi
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稲井 邦博其他文献

Ai研究を基盤に確立した推定法を用いた肝重量の経時的解析
基于人工智能研究建立的估计方法对肝脏重量进行时程分析
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    宇野 美雪;西島 昭彦;法木 左近;後藤 伸之;内木 宏延;稲井 邦博
  • 通讯作者:
    稲井 邦博
Detection of Malignant Cells in Cervical Cancer Cytology using Faster R-CNN
使用 Faster R-CNN 检测宫颈癌细胞学中的恶性细胞
  • DOI:
    10.11409/mit.37.155
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    津森 太亮;木戸 尚治;平野 靖;森 正樹;稲井 邦博;今村 好章
  • 通讯作者:
    今村 好章
CycleGAN を用いた甲状腺組織画像のドメイン変換と識別システムへの応用
使用 CycleGAN 进行甲状腺组织图像的域转换及其在识别系统中的应用
  • DOI:
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    一氏 良仁;間普 真吾;八田 聡美;稲井 邦博;木戸 尚治
  • 通讯作者:
    木戸 尚治
人工知能(AI)を活用した子宮頸部細胞診診断の可能性
使用人工智能(AI)进行宫颈细胞学诊断的可能性
  • DOI:
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    稲井 邦博;津森 太亮;森 正樹;樋口 翔平;今村 好章;法木 左近;平野 靖;内木 宏延;木戸 尚治
  • 通讯作者:
    木戸 尚治

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新興感染症から医療者安全を確保する遠隔ロボット解剖解析法構築に医工連携で挑む
医学工程合作面临建立远程机器人解剖分析方法的挑战,以确保医务人员免受新发传染病的安全
  • 批准号:
    24H00655
  • 财政年份:
    2024
  • 资助金额:
    $ 11.4万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (A)

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オートプシー・イメージングのための診断支援システムの開発
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  • 批准号:
    15J08775
  • 财政年份:
    2015
  • 资助金额:
    $ 11.4万
  • 项目类别:
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