環境認識技術を用いた医師のスキル解析に基づくロボット支援システムの開発

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本研究の目的は，顕微鏡下手術における血管吻合において，医師の技量に寄らず安定して良好な治療成績を収めることが可能なロボット支援システムを開発することである．支援を行う場合，術具や血管，縫合針の位置・姿勢を正しく認識しなければ，適切な支援を行うことができない．そこで，術具や血管，縫合針といった手術環境の認識技術の開発を行った．顕微鏡下手術における血管や縫合針は対象がとても小さく，手術という環境上の制約もあるため，センサやマーカを用いて認識することは困難である．そこで，センサやマーカを用いずに顕微鏡画像から術具や血管，縫合針を認識する技術の開発を行った．まず，顕微鏡画像上におけるセグメンテーションに取り組み，術具、血管、縫合針の領域分けを行った．深層学習を用いてセグメンテーションと同時に境界検出を行うことによって認識精度を向上させた．また，学習時にはシミュレーションの画像を用いて転移学習を行うことによって，実際の画像の真値画像を作成する手間を軽減させた．術具と血管については，高い精度での認識が可能であったが，縫合針の認識精度は低い結果となった．これは，縫合針の大きさが小さく，学習を行う際に他の物体との学習データ量に差があるためと考えられる．そこで，縫合針の認識精度を高めるため，顕微鏡画像上における長方形のボックスによる縫合針の検出に取り組んだ．まず，物体を含んでいると思われる領域候補を生成し，領域候補ごとにどの物体を含んでいるのかの推定，及び正確に物体を含むように位置の補正することによって縫合針の検出を行った．評価実験では，術具や血管に遮蔽された状態でも高い精度で縫合針を検出することができた．