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

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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。