タスクシフトを促進する医師の身体知を規範とした自動聴診プラットフォームの構築

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少子高齢化による現役世代の医師の割合の減少に伴い，医療の自動化の必要性は今後益々高まることが予想される. 自動化の対象として，呼吸器疾患や心疾患のスクリーニングに必須とされている聴診に着目した.聴診の自動化を達成するためには，ロボット自体が患者の身体上の聴診器を当てる位置を自律的に認識する必要がある.しかしこの一連の動作を自律的に実施する際に，医師が感覚と経験に基づき行なう動作機序(身体知)がロボットには欠落している.本研究では，医師の身体知を規範としたロボットによる聴診の自動化を目的とし，聴取位置推定技 術及び鮮明な聴診音の探索手法を構築する．今年度は聴診位置を体表形状や体表上のランドマークなどの身体的外見情報をもとに推定する手法を構築した．RGB-Dカメラを用いて骨格位置を検出し，解剖学的な位置情報と組み合わせ，心音の聴診位置（僧帽弁，大動脈弁，三尖弁，肺動脈弁）を推定した．また聴診音の減衰を抑制するために聴診器の押圧力を調整する把持機構を開発した．さらに協働ロボットアームの先端に上記押圧力調整機構及びRGB-Dカメラ，電子聴診器を搭載し，実験を行うための聴診プラットフォームを構築した．聴診シミュレータ及び健常者を対象に実験を行い，提案した聴診位置推定手法及び押圧力調整機構の有用性を検証した．今後は鮮明な聴診音が取得できる聴診位置を自律的に探索する手法を構築し，聴診位置の推定から聴診音取得までの一連動作の自動化を目指す．