Development of trocar-type operation guidance device for avoiding dangerous operating of forceps

避免手术钳危险操作的套管针式操作引导装置的研制

基本信息

批准号：
21K12735
负责人：
金大永
金额：
$ 2.66万
依托单位：
Kanagawa Institute of Technology (2022)Teikyo Heisei University (2021)
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

本研究では、腔鏡下手術において、鉗子から臓器の物性値と操作力、内視鏡画像とナビゲーションシステムから鉗子位置を得、血管ナビゲーションのデータと統合することで、鉗子が動く際に「鉗子の危険な操作が回避可能な臓器損傷防止を目的としたトロッカ型操作誘導装置の開発」を目的とする。具体的には、①鉗子操作誘導用トロッカ型干渉・誘導装置の開発、②鉗子と血管ナビゲーションの統合、③熟練度の定性的・定量的評価を行う。①前年度に開発した鉗子操作誘導用トロッカ型デバイスは、小型・軽量ではあるものの、トロッカを中心とする鉗子の動きを制限するには力が不十分であった。2022年は、全体構造は継続し、モータ・ワイヤ駆動による機構に変更した。結果、精度0.2mmで最大80.2Nの力が出せた。また、鉗子軸回転計測デバイスを、小型磁石とホール素子を用いた3相の計測デバイスを開発した。評価実験の結果、0.75°の高い精度を確認し、国際学会に発表する。②3次元位置計測システムを用いたレジストレーション手法を持ち、血管ファントムを用いた術前血管画像の重畳表示精度評価を行ったところ、1mm以下の精度で表示可能であった。その結果を学会にて発表した。③2022年度には、内視鏡を用いたトロッカ型操作誘導装置の開発に向けて利き手と非利き手によるシステム操作の違いを脳の運動制御観点から定量的に評価する基礎実験系を確立し、若者の被験者に対する検証実験を行い、血管や臓器の傷つけない鉗子先端の経路を、等速度で誘導する指標追跡課題を行う実験系においてターゲットの可視状態ではSpeedが速くなると非利き手より利き手の方が精度は良くなることが分かった。また、ターゲットの速度の増加に応じてフィードバック制御から予測制御への切換が非利き手の方が利き手より早いことが分かった。そして、若者の被験者に対する検証実験の結果を国際学会で発表する。

这项研究旨在“开发一种旨在防止器官损害的曲科型操作指南设备，以防止从镊子中危险操纵镊子，并从镊子中获得器官的物理特性和操作力，并将其与血管导航数据相结合，并在pareoscopic手术过程中进行指导。 2）镊子和血管导航的整合，3）熟练的定性和定量评估。 80.2n的精度为0.2mm，我们还使用小磁铁和霍尔元件开发了三相测量设备，该设备使用镊子轴旋转测量设备。评估实验的结果证实了0.75°的高精度，并在国际科学学会上提出。 2）使用3D位置测量系统使用注册方法，评估了使用血管幻影叠加术前血管图像的准确性，并且可以精确地显示1 mm或更少的精度。结果是在会议上提出的。 ③在2022财年中，为使用内窥镜制定烟叶类型操作指导装置，建立了一个基本的实验系统，以定量评估从脑运动控制的角度来定量地评估主体和非主导手之间的系统操作之间的差异，并在实验系统中进行了指导，并在实验中进行了验证，并在实验中进行了指导。这不会以恒定的速度伤害血管或器官，当速度在目标状态下的速度上升时，优势手的准确性将比非主导的手更好。还发现，根据目标速度的提高，从反馈控制转换为预测控制的速度要快。国际科学学会将提出有关年轻学科的验证实验的结果。

项目成果

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Xujia Chao, Naoki Tomii, Kosuke Ishikawa, Kazuaki Hara, Hiroyuki Tsukihara, Ichiro Sakuma, Etsuko Kobayashi　3D Pose Estimation of Laparoscopic Forceps with Monocular Images Based on Deep Learning and Image Translation (深層学習と画像変換による腹腔鏡下手術用鉗子の位置姿勢推定)

Xujia Chao, Naoki Tomii, Kosuke Ishikawa, Kazuaki Hara, Hiroyuki Tsukihara, Ichiro Sakuma, Etsuko Kobayashi 基于深度学习和图像平移位置/方向估计的单目图像腹腔镜镊子 3D 姿势估计）

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
Xujia Chao;Naoki Tomii;Kosuke Ishikawa;Kazuaki Hara;Hiroyuki Tsukihara;Ichiro Sakuma;Etsuko Kobayashi
通讯作者：
Etsuko Kobayashi

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