抄録
Offer Organization: Japan Society for the Promotion of Science, System Name: Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (B), Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (B), Fund Type: -, Overall Grant Amount: - (direct: 13500000, indirect: 4050000)
本研究課題の目的は、人工知能技術・ロボット技術・超音波技術を用いてロボティック超音波診断・治療基盤システムの構築法を確立することであり、下記の5つのコア基盤技術に関する研究を遂行し、下記に示すようにきわめて順調に優れた成果を積み重ねてきている。(コア技術I) 機能に応じた機構設計技術、 (コア技術II) 医療診断・治療技能における機能の抽出・構造化技術、 (コア技術III) 患者に対するロボットの安全・安心動作技術、(コア技術IV) 診断・治療タスクに応じたシステム動作技術、(コア技術V) リアルタイム医用画像処理技術。
とりわけ (コア技術V) リアルタイム医用画像処理技術については超音波画像中に表示される臓器が呼吸や拍動に伴って変位・変形・回転する場合や音響陰影によって画像が一部欠損した場合にも、特定臓器の輪郭や患部を画像合成および抽出・追従・モニタリングできる、深層学習を援用した画像処理技術を新規に開発するなど、成果を順調に積み重ねてきている（第22回日本超音波医学会奨励賞受賞）。また、(コア技術I)に関してロボティック超音波医療診断・治療支援システム（アラベスク）の有効性を評価するために診断対象であるファントムの体位・姿勢を制御する、患者体位・姿勢制御ロボット（ピルエット）を新規開発した。これにより、ロボティック超音波診断システムが指定された位置・姿勢・接触力で超音波プローブをアプローチして、任意の臓器内の患部に対して超音波診断画像を獲得することが可能になった。
ほかにもAI・ロボティック支援医療診断・治療システム分野の一流国際誌（IJCARS）への論文掲載、トップカンファレンスでの発表（CARS2021）、日経新聞等への掲載など，医療診断・治療のための生体患部抽出・追従・モニタリング技術のパイオニアかつ中核的な存在として国内外からきわめて高い注目を集めてきている。