AIを活用した気管支腔内超音波断層法（EBUS)画像解析

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本研究の目的は、AIを用いて気管支鏡超音波画像を解析し、診断結果、合併症発生などを予測するソフトウェアを開発し医師の判断を支援することである。昨年度は、気管支鏡超音波画像の収集、画像解析、機械学習によるモデル構築を行い、今後の精度検証や生検合併症の発生予測についても検証を行うことが報告された。本年度は、引き続き画像を収集し、画像処理を修正しながらより良いモデル構築を目指している。この研究成果によって、術者は本ソフトウェアの支援を受けて検査や検査後の対応を行うことができ、検査の質や安全性の向上につながる意義があると考えている。得られた結果をもとに医療機器としての実用化につなげ、広く使用していただくことを目標としている。また、作成したモデルをより活用するために、術者がスマートグラスやMR（mixed reality;複合現実）デバイスを装着して検査を行うことを検討している。今年度は、MR技術を活用した気管支鏡シミュレーションを行い、臨床現場での活用が期待される。このシミュレーションを通じて、術者はより診断支援結果を理解しやすくなり、術者負担の軽減や検査の質を向上させることができると考えられる。本年度の研究では、MRを活用した気管支鏡シミュレーションの開発を進め、学会発表や論文化を行った。これにより、国内外の研究者や医療従事者との連携が図られ、研究成果の共有やフィードバックが得られることが期待される。今後は、引き続き画像処理技術の向上やMRデバイスの活用方法の検討を行い、検査の質や安全性の向上を目指す。