スパースモデリングを応用した外科学知識の体系化基盤の構築

使用稀疏建模构建系统化的外科知识平台

基本信息

批准号：
19H04484
负责人：
中尾恵
金额：
$ 9.73万
依托单位：
Kyoto University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2019
资助国家：
日本
起止时间：
2019-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究の目的は外科医の医学知識や経験を体系化し，外科医自身の新たな洞察や知識の獲得に資する機械学習方法と情報システムの探究である．特に，日常的に得られる手術計画の事例データから客観的かつ自動的に手術プロセスを定式化するスパースモデリングの枠組みを提案し，大きく次の三つの研究目標を置いて理論構築と実証を目指している．本年度は下顎骨再建術を対象に，これまでに開発してきた対話型の術前計画システムを用い，患者固有の手術計画データベースの構築を行った．手術計画データについては異なる医療機関に所属する研究分担者及び歯科技工士にも協力を仰ぎ収集を行った．口腔外科において治療を行った患者29名の3次元CT画像を対象に8パターンの下顎骨切除領域を定義し，計3名の専門家による696例の手術計画データを集積した．得られた手術計画データベースを対象に患者個人の医用画像と臨床医学用語，手術計画データ間の関係を解析した．複数医師共通の特徴量組と医師個別の特徴量組を得て，2通りのデータ駆動型の外科手術コーパスを構築した．複数医師共通の特徴量組に基づくモデルと，各医師個別の特徴量組に基づくモデルによる推定性能を比較し，各医師個別の推定性能のほうが8%程度高くなることが確認され，各医師個別の特徴量組に基づくモデルの有効性を確認した．3名の各医師個別の特徴量組における推定性能はそれぞれ93.33%，90.56%，93.33% となっており，それぞれ 90% を超える手術計画モデルの構築に成功した．

这项研究的目的是将外科医生的医学知识和经验系统化，并探索机器学习方法和信息系统，以帮助外科医生获得新的见解和知识。特别是，我们提出了一个稀疏建模框架，可以根据常规获得的手术计划病例数据客观、自动地制定手术流程，并旨在构建和论证具有以下三个研究目标的理论：有。今年，我们使用我们开发的交互式术前计划系统创建了针对下颌骨重建的患者特定手术计划数据库。手术计划数据是在不同医疗机构的研究合作者和牙科技师的合作下收集的。利用口腔口腔外科29例患者的三维CT图像确定了8种下颌骨切除区域，并收集了3位专家的696例手术计划数据。利用获得的手术计划数据库，我们分析了个体患者的医学图像、临床医学术语和手术计划数据之间的关系。我们通过获得一组多个医生共有的特征和一组个别医生独有的特征，构建了两种类型的数据驱动的外科手术语料库。比较基于多个医生共有的一组特征的模型和基于每个医生的一组特征的模型的估计性能，证实每个医生的估计性能高出大约 8%。基于特征集的模型的有效性。三位医生各自特征集的估计性能分别为 93.33%、90.56% 和 93.33%，我们成功构建了每位医生都超过 90% 的手术计划模型。