画像誘導による軟性臓器変形に実時間対応可能な穿刺ロボットの開発

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本研究では移動と変形を持つ代表的な軟性臓器である脳と心臓に対してその動きを補償し、患部への正確なアプローチが可能な手術支援システムを開発してきた。臓器別に分け詳細を述べると次のとおりである。(1)術中MRIを用いた脳腫瘍切除ナビゲーションシステム脳は腫瘍切除のため開頭手術を行なう際、開頭後のそして切除過程において大きく変形することがわかっている。したがって、術前診断画像のみを参考にした場合、腫瘍の正確な切除が困難な問題がある。近年術中MRI装置が導入され、開頭後脳変形が起こった後にMR撮像できるようになった。本研究では術中に撮像されたMR画像を用いて、現在の腫瘍と手術器具の位置をナビゲーションモニター上に表示し、正確な腫瘍切除を支援する技術を開発した。特に、手術器具の軌跡を記録したログデータを分析する独自の方法を用いて、腫瘍においてすでに切除された領域と今後切除すべき領域を三次元モデルとして表示し、腫瘍切除率を向上できるシステムを構築した。後ろ向き調査4例と臨床データ実験1例を通してその有効性を確認し、2編の学会論文を発表(予定)している。(2)超音波画像誘導による心臓手術支援システム超音波画像は一般的にMR画像より、コントラストは落ちるが、リアルタイム性が高く、心臓の手術には適合している。本研究では胆嚢の呼吸性運動を補償した既存研究をさらに発展させ、拍動による動きを補償できる画像処理技術を開発した。これは心臓を止めることなく穿刺を行なう手術システムの一部として用いることができる。ボランティアの心臓超音波画像を用いた実験でその可能性を確認しており、現在精度とロバスト性を高めるため、アルゴリズムの改善を行なっている。