ブラックボックス最適化を用いた臓器の変形推定手法の開発

肺の手術において、開胸手術に比べてより低侵襲な胸腔鏡手術が主流となってきたが、手術中の視野が狭く臓器の状態を正確に捉えることが難しいことから、手術計画通りに手術を進めることがしばしば難しい。そこで医師による施術をコンピュータが支援するシステムの導入が進められている。コンピュータ支援手術では、直接目視できない領域を含めて注意すべき関心領域や切除対象領域についての情報を医師に提供することが求められている。本研究課題は、手術中の限られた視野内で肺の変形を観測するランドマークとなる位置を最適化し、変形を解析しやすいコスト関数で変形をモデリングすることにより、ヒト肺の変形推定を行い手術の支援をするアルゴリズムの創出とシステムの開発を行うことを目的としている。研究期間1年目の本年度は、限られた視野内で臓器を観測するランドマーク位置の最適化をするために適用するブラックボックス最適化のプログラム開発を行った。観測するランドマーク点の組合せの善し悪しを組合せ最適化問題としてモデリングし最適化する。観測するランドマーク点の数は少ない方が実際の手術に応用する際の計測コストが低いが、数が少なすぎると変形を精度良く推定することが困難となる。また、観測する位置が推定精度に影響すると考えられるが、どのような位置を観測すると推定精度が良くなるかは自明ではないため、探索する必要がある。ブラックボックス最適化は、入力と出力の関係を直接的に固有のコスト関数で書き下すことが難しい問題である場合に、二次形式などのコスト関数で入出力関係をモデル化することで、モデルを最適化することができる。このブラックボックス最適化に関するプログラムは、関連する他のプロジェクトにおける研究の進捗が良好であることから、相補的な作成が可能となり、計画通り本年度中に完成することができた。

肺の手術において、開胸手術に比べてより低侵襲な胸腔鏡手術が主流となってきたが、手術中の視野が狭く臓器の状態を正確に捉えることが難しいことから、手術計画通りに手術を進めることがしばしば難しい。そこで医師による施術をコンピュータが支援するシステムの導入が進められている。コンピュータ支援手術では、直接目視できない領域を含めて注意すべき関心領域や切除対象領域についての情報を医師に提供することが求められている。本研究課題は、手術中の限られた視野内で肺の変形を観測するランドマークとなる位置を最適化し、変形を解析しやすいコスト関数で変形をモデリングすることにより、ヒト肺の変形推定を行い手術の支援をするアルゴリズムの創出とシステムの開発を行うことを目的としている。研究期間1年目の本年度は、限られた視野内で臓器を観測するランドマーク位置の最適化をするために適用するブラックボックス最適化のプログラム開発を行った。観測するランドマーク点の組合せの善し悪しを組合せ最適化問題としてモデリングし最適化する。観測するランドマーク点の数は少ない方が実際の手術に応用する際の計測コストが低いが、数が少なすぎると変形を精度良く推定することが困難となる。また、観測する位置が推定精度に影響すると考えられるが、どのような位置を観測すると推定精度が良くなるかは自明ではないため、探索する必要がある。ブラックボックス最適化は、入力と出力の関係を直接的に固有のコスト関数で書き下すことが難しい問題である場合に、二次形式などのコスト関数で入出力関係をモデル化することで、モデルを最適化することができる。このブラックボックス最適化に関するプログラムは、関連する他のプロジェクトにおける研究の進捗が良好であることから、相補的な作成が可能となり、計画通り本年度中に完成することができた。