Development of a minimally invasive spine surgery assisting system with an AI integrated information presentation system

开发具有AI集成信息呈现系统的微创脊柱手术辅助系统

基本信息

批准号：
21K09292
负责人：
折田純久
金额：
$ 2.16万
依托单位：
Chiba University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

【背景・目的】我々は昨年度は総腸骨静脈の損傷リスク回避の一助を目的として,OLIF51術中内視鏡画像中の総腸骨静脈をボックスにより検出する深層学習モデルの開発について報告を行ったが，本研究では関連する手法の開発と評価を行った.【方法】OLIF51術中内視鏡画像4症例614枚に対し, 赤み以外で判断するためRGB画像のグリーンチャネルを抽出したグレースケール画像401枚を学習データ,45枚を検証データとし,生物医学画像のセマンティックセグメンテーション用モデルU-netを学習させた.評価指標はDice係数を用い,テスト画像168枚にて評価を行った.【結果】学習時損失関数は0.2641, 検証時損失関数は0.4376となり,テスト時の精度(平均値±標準偏差)は,Dice = 0.2805±0.2691を記録した.【考察】Diceは平均0.2805であり,臨床への応用には精度のさらなる向上が必要であると考えられる．データ数以外の技術的要因としてグリーンチャネル抽出画像の使用の使用により深度が深く画面奥に写り,手術器械と重なっている静脈部分と周辺臓器とのコントラストが不明瞭となったことなどが考えられる．対策として.精度が十分に確保できなかった要因としては,症例数が少なかったことや,グリーンチャネル抽出画像の使用の使用により,深度が深く画面奥に写り,手術器械と重なっている静脈部分と周辺臓器とのコントラストが不明瞭となったことが考えられる.精度向上には学習用データのさらなる確保の他,確実性を高めるため,ハイパスフィルタ処理を実装し,周囲の臓器,組織との区別を明瞭にする必要がある.

[背景/目的] 去年，我们报道了一种深度学习模型的开发，该模型可使用盒子在术中内窥镜图像中检测髂总静脉，以帮助避免髂总静脉受伤的风险。，我们开发并评估了相关方法 [方法] 针对 4 例 614 幅 OLIF51 术中内窥镜图像，我们使用提取RGB图像绿色通道的401张灰度图像作为训练数据，45张图像作为验证数据，根据红色以外的因素进行判断，训练用于生物医学图像语义分割的U-net模型。评估指标为使用系数对 168 个测试图像进行评估 [结果] 学习过程中的损失函数为 0.2641，验证时的损失函数为0.4376，测试时的准确度（平均值±标准差）记为Dice = 0.2805±0.2691 [讨论] 平均Dice为0.2805，临床应用时需要进一步提高准确度。认为这是必要的。数据数量以外的技术因素可能包括使用绿色通道提取的图像，这导致图像在屏幕中显得越来越深，模糊了与手术器械重叠的静脉和周围器官之间的对比度。作为对策，无法确保足够精度的原因包括病例数少以及使用绿色通道提取的图像，这些图像很深并且在屏幕中显得很深，并且静脉与手术器械重叠。为了提高准确性，除了确保更多的学习数据外，为了提高可靠性，还需要实施高通滤波以与周围的器官和组织区分开来。

项目成果

期刊论文数量（2）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

OLIF51術中支援を目的とした術中補助内視鏡下における総腸骨静脈リアルタイムの物体検出モデルの確立

OLIF51术中辅助内镜下髂总静脉实时目标检测模型的建立，为术中提供支持

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
Kawaguchi Kohei;Taketomi Shuji;Mizutani Yuri;Uchiyama Emiko;Ikegami Yosuke;Tanaka Sakae;Haga Nobuhiko;Nakamura Yoshihiko;上田玲央斗
通讯作者：
上田玲央斗

Magnetic resonance image segmentation of the compressed spinal cord in patients with degenerative cervical myelopathy using convolutional neural networks

使用卷积神经网络对退行性脊髓型颈椎病患者受压脊髓进行磁共振图像分割

DOI：
10.1007/s11548-022-02783-0
发表时间：
2023
期刊：
Int J Comput Assist Radiol Surg .
影响因子：
0
作者：
Nozawa K;Maki S;Furuya T;Okimatsu S;Inoue T;Yunde A;Miura M;Shiratani Y;Shiga Y;Inage K;Eguchi Y;Ohtori S;Orita S.
通讯作者：
Orita S.