Development of endoscopic surgery displaying tumor location and landmark navigated by artificial intelligence

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本研究では，癌手術における主要なランドマークを客観的な観点から術中に教示するための技術開発を行う．具体的には，癌に対する腹腔鏡手術を腫瘍学的・技術的に安全に遂行するためのCross AI navigation systemの実現に向け，(1)蛍光蛋白質を発現するレオウイルスを用いた癌進展範囲の術中診断，(2)人工知能を用いた手術操作における解剖学的ランドマークの術中教示の技術基盤をそれぞれ確立し，(3)それぞれの検証実験を行い、臨床応用に向けたリスクアセスメントを行う．令和4年度研究実績概要研究項目（1）BDFPまたはKiller Red発現組換えレオウイルスの作成と消化器癌細胞株での蛍光発現の検証a)　種々の消化器癌細胞株でレオウイルス増殖性を確認し，蛍光蛋白質BDFPまたはKiller Redの発現を確認し，組み換えウイルス作成を完了した。さらに膵癌株を移植したハムスターの腫瘍に対して蛍光蛋白質発現レオウイルスを接種し，腫瘍縮小効果を得た。研究項目（2）ランドマーク教示人工知能ソフトウェアの学習に用いる教師データの生成と、シーン認識ソフトウェアの開発　b)　直腸間膜へのアプローチを安全に行うための術中教示ランドマークとして，上直腸動脈，直腸固有筋膜，下腹神経前筋膜，後腹膜とし、人工知能に学習させる教師データを作成するため，申請者の所属機関で実施された腹腔鏡下直腸手術のうち，癒着が軽度で腹腔内脂肪が少ない手術ビデオを選定した。ランドマークの視認性が高いシーンを抽出し，アノテーションツールを利用して，大腸外科専門医がショートビデオに各ランドマークのアノテーションを行い，教師データを作成した。　c)　さらに，手術における人工知能の応用を拡げるため，手術工程について深層学習を行い，手術シーン認識を可能にした人工知能ソフトウェアを開発した。