video.統計形状モデルは、過去に撮影されたたくさんの患者さんの医用画像データ(CT等)に対して統計解析(主成分分析等)を行い、各患者間で異なる多様な臓器形状を、平均形状と少数の変形成分(主成分)パラメータにより表現するためのモデルです。これによって、複雑な臓器形状(例えば骨盤)を少ない数の変数(例えば10-30)だけで表現する事ができるようになります。我々はこのモデルを使って、より高精度かつ安定に画像セグメンテーションを行うアルゴリズムを研究しています。階層的統計モデル統計形状モデルは、多様な形状を少ない数のパラメータで表現する事ができるメリットがありますが、一つの臓器の中に患者間のばらつきの多い部分と少ない部分がある場合、誤差が大きくなってしまうという問題があります。評価などといったデータは、通常手術や治療が終わると病院のデータベースに格納され、再利用される事はほとんどありません。我々の研究室ではこの、各病院に眠る膨大な医療データ(医療ビッグデータ)を有効に活用するための一つの方法として、医療ビッグデータからの統計学習で得られた情報を、手術の支援のために応用するシステムを研究しています(本システムの詳細は「手術支援システム」の項参照)。患者・医師双方に便益をもたらす本システムにより、医療ビッグデータの重要性が広く社会に認識される事で、より多くのデータ収集が可能になります。学習データの増加はシステムの性能向上に寄与する、データ収集と手術の安全性向上の相乗効果をもたらす循環型フレームワークが構築できます。三次元CT画像を用いて健常な反対側を目標に変形矯正を行う手法は普及しつつありますが、両側の変形などには対応できません。そこで、正常な骨形状をあらかじめ統計学習させておき、変形した骨の健常な部分から正常な全体形状を予測し、手術支援に使用しようとしています。人体内部を撮影した3次元医用画像(CT画像)から得た、患者固有の血管形状を元に、カテーテル手術における操作の最適化を行います。手術で使用する術具の形状を統計的にモデリングし、血管内に術具を通すシミュレーションを行うことで、術中操作の最適化を行います。脊椎手術では、手術を始める前に手術対象とする椎体を見つけるためにX線画像を用います。surgery)という手術ミスが起きているという報告もあります。私たちは、2D-3Dレジストレーションを用いて、術前にあらかじめ3次元画像上で特定した対象部位の位置情報を術中の2次元投影像に重ね合わせる事で、対象とする椎体を術中に高精度に特定するシステムを研究しています。Week主催)を受賞しました。歯科治療における頭部X線規格写真(セファログラム)をはじめとして、X線投影像は疾患程度の評価や、手術の成否の確認など、日常臨床の様々な場面で用いられています。二次元に投影した画像では、対象構造の三次元的な位置関係や形の高精度な計測は困難ですが、熟練した医師はこの二次元画像だけから大まかな三次元構造を思い描く事ができます。これは、過去の多くの患者の骨格形状を知識として持っているためと考えられます。私たちは機械学習を使ってこの熟練医の推定過程を再現し、さらに熟練医を超える精度での三次元再構成を可能とする手法を研究しています。過去のたくさんの被験者の三次元画像からの統計学習を用いて、一方向(あるいは二方向)のX線投影像から、もっとも確からしい三次元形状を推定します。これにより、低侵襲に計測した二次元画像のみから、高精度な三次元計測が可能となるだけでなく、手術ナビゲーションや術後の動作解析などのさまざまな三次元解析が可能となります。Oblique)と呼ばれる二方向からのX線画像を使って、大腿部の付け根から挿入した細いチューブ状のカテーテルを心臓の内腔まで誘導し、拍動する心臓の目的の部位に穴を開けるなどの治療を行います。術者はカテーテルを操作する手元の感触と、画像に写るわずかな心臓辺縁の動き、さらに患者の疾患程度や年齢・性別を考慮してカテーテル先端の心臓に対する三次元位置の推定を行いながら手技を進めていきます。我々は、この非常に困難な手技を支援するため、心臓の動態シミュレーションや統計アトラスから得られる事前知識を最大限に活用する事で、二方向のX線画像から心臓の三次元位置やその動きの情報までを取得できるシステムを目指して研究を行っています。Vinciなどの手術用ロボットが普及し始めていますが、現在の手術用ロボットでは、患者に触れる先端部分(スレーブ側アーム)に一つの関節しか持たないため、操作可能な対象が限られてしまいます。そこで、Snake型と呼ばれるたくさんの関節を持つロボットアーム(左図)の研究が活発に進められています。動きの自由度が多いため、細い穴を通過した先での手術など、新しい低侵襲手術の開拓も期待されていますが、その反面、外から加えられた力に対して大きく変形してしまうため、ロボットの形態(全ての関節の角度)を高精度に制御する事が難しいという課題があります。そこで、我々はX線投影像を使って術中に、体内のロボットの形態を計測し、これを制御系にフィードバックしてキャリブレーションを繰り返す事で、手術全体を通して高精度な制御を可能にするシステムを開発しています。情報科学領域B棟501号室~B棟507。