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。

在本研究中，在腹腔镜手术中，我们从钳子中获取器官的物理属性值和操作力，从内窥镜图像和导航系统中获取钳子位置，并将其与血管导航数据结合起来。该项目旨在开发一种能够避免危险操作并防止器官损伤的套管针式手术引导装置。具体来说，我们将（1）开发用于引导镊子操作的套管针式干扰/引导装置，（2）集成镊子和血管导航，以及（3）定性和定量评估熟练程度。 (1)前年开发的套管针式手术引导装置虽然体积小、重量轻，但其作用力不足以限制以套管针为中心的手术钳的运动。 2022年，整体结构仍将延续，但机构将改为电机和电线驱动。结果，可以产生最大80.2N的力，精度为0.2mm。我们还开发了一种使用小磁铁和霍尔元件的三相钳轴旋转测量装置。评估实验的结果，我们确认了0.75°的高精度，并将在国际学术会议上展示。 ② 我们拥有使用三维位置测量系统的配准方法，当我们评估使用血管模型的术前血管图像的叠加显示精度时，可以以1毫米或更小的精度进行显示。研究结果在一次学术会议上公布。 ③2022财年，我们将建立一个基础实验系统，从大脑运动控制的角度定量评估优势手和非优势手之间的系统操作差异，以开发使用内窥镜的套管针式操作引导装置的验证实验。科目在执行索引跟踪任务的实验系统中，以恒定速度引导镊子尖端的路径，而不损坏血管或器官，结果发现，当目标可见时，优势手的准确性变得更好随着速度的增加，用非惯用手。研究还发现，随着目标速度的增加，非惯用手从反馈控制切换到预测控制的速度比惯用手更快。青年受试者的验证实验结果将在国际学术会议上公布。

项目成果

期刊论文数量（0）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

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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