Development of endoscopic surgery displaying tumor location and landmark navigated by artificial intelligence

通过人工智能导航显示肿瘤位置和标志的内窥镜手术的发展

基本信息

批准号：
22H03977
负责人：
猪股雅史
金额：
$ 11.32万
依托单位：
Oita University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

本研究では，癌手術における主要なランドマークを客観的な観点から術中に教示するための技術開発を行う．具体的には，癌に対する腹腔鏡手術を腫瘍学的・技術的に安全に遂行するためのCross AI navigation systemの実現に向け，(1)蛍光蛋白質を発現するレオウイルスを用いた癌進展範囲の術中診断，(2)人工知能を用いた手術操作における解剖学的ランドマークの術中教示の技術基盤をそれぞれ確立し，(3)それぞれの検証実験を行い、臨床応用に向けたリスクアセスメントを行う．令和4年度研究実績概要研究項目（1）BDFPまたはKiller Red発現組換えレオウイルスの作成と消化器癌細胞株での蛍光発現の検証a)　種々の消化器癌細胞株でレオウイルス増殖性を確認し，蛍光蛋白質BDFPまたはKiller Redの発現を確認し，組み換えウイルス作成を完了した。さらに膵癌株を移植したハムスターの腫瘍に対して蛍光蛋白質発現レオウイルスを接種し，腫瘍縮小効果を得た。研究項目（2）ランドマーク教示人工知能ソフトウェアの学習に用いる教師データの生成と、シーン認識ソフトウェアの開発　b)　直腸間膜へのアプローチを安全に行うための術中教示ランドマークとして，上直腸動脈，直腸固有筋膜，下腹神経前筋膜，後腹膜とし、人工知能に学習させる教師データを作成するため，申請者の所属機関で実施された腹腔鏡下直腸手術のうち，癒着が軽度で腹腔内脂肪が少ない手術ビデオを選定した。ランドマークの視認性が高いシーンを抽出し，アノテーションツールを利用して，大腸外科専門医がショートビデオに各ランドマークのアノテーションを行い，教師データを作成した。　c)　さらに，手術における人工知能の応用を拡げるため，手術工程について深層学習を行い，手術シーン認識を可能にした人工知能ソフトウェアを開発した。

在这项研究中，我们将开发一种技术，在手术过程中从客观的角度教授癌症手术的主要标志。具体而言，为了实现从肿瘤学和技术角度安全地进行癌症腹腔镜手术的Cross AI导航系统，我们将（1）利用表达荧光蛋白的呼肠孤病毒研究癌症进展的程度；我们将建立技术基础；对于术中诊断，（2）利用人工智能对外科手术中的解剖标志进行术中示教，（3）对每个解剖标志进行验证实验并进行临床应用的风险评估。 2020年研究成果总结研究项目 (1) 表达BDFP或Killer Red的重组呼肠孤病毒的创建以及胃肠道癌细胞系中荧光表达的验证 a) 呼肠孤病毒在各种胃肠道癌细胞系中的增殖我们确认了荧光蛋白BDFP或Killer Red的表达杀手红，完成了重组病毒的创建。此外，将表达荧光蛋白的呼肠孤病毒接种到移植有胰腺癌细胞系的仓鼠的肿瘤中，并获得了肿瘤缩小效果。研究项目 (2) 标志性教学生成用于学习人工智能软件的训练数据和开发场景识别软件 b) 上直肠运动作为安全接近直肠系膜的术中教学标志为了创建供人工智能学习的训练数据，我们选择了在申请人所属机构进行的轻度粘连的腹腔镜直肠手术的数据，我们选择了显示腹内脂肪较少的手术视频。提取具有高度可见地标的场景，结直肠外科医生使用注释工具在短视频上注释每个地标以创建训练数据。 c) 此外，为了扩大人工智能在手术中的应用，我们开发了人工智能软件，可以对手术过程进行深度学习，并实现手术场景识别。