深層学習を用いた腹腔鏡下大腸切除術における自律神経のセグメンテーションに関する研究

大腸癌に対する外科手術において、癌の根治性を損なうことなく性排尿機能を温存するためには、術中における自律神経の正確な解剖認識が必要である。しかし、これら神経の認識は術者の知識と経験に大きく依存しており、外科医の経験症例数により同定率には明確な差があると報告されている。解剖構造物に対するリアルタイムの可視化は認識支援技術として期待されるが、自律神経の可視化は非常に困難性の高い課題である。
 
近年、さまざまな医療画像に対する深層学習の研究開発が盛んとなっている。アルゴリズムはより効率的となり、処理速度は急速に上昇しており、深層学習の研究開発は脳神経外科、泌尿器科、産婦人科など、さまざまな診療科における手術中のナビゲーションまで展開を見せている。消化器外科領域においても解剖構造のセグメンテーションに関する研究報告がなされているが、オープンソースのデータセットが充実した胆嚢摘出術に関するものが多く、現在のところ自律神経のセグメンテーションに関する報告はない。本セミナーでは、小島博士が研究開発に携わっている深層学習を用いた腹腔鏡下大腸手術における自律神経のセグメンテーションに関する研究開発について御紹介頂く。