| 講演名 | 2023-06-16 画像認識による人工心肺回路組み立て支援システムの開発 宮崎 仁(日本文理大), 鳥越 貴之(川崎医療福祉大), 茅野 功(川崎医療福祉大), |
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| 抄録(和) | 本研究では，深層学習による画像認識技術を用いて，人工心肺装置の組み立てマニュアルを自動的にスマートグラス上に表示するシステムを開発した．教師データの撮影時の背景と撮影機材について比較実験を行い，画像認識精度を高めるための考察を行った．具体的には，人工心肺装置の循環回路を対象としており，3種類の付属機器（リザーバ，人工肺および遠心ポンプ）を認識することができる．結果として，最も精度が高かったモデルは，実習室の環境でスマートフォンを用いて撮影した教師データで構築した学習済モデルであることが示された．また， Grad-CAMによる特徴点検証により，3つの機器の特徴を正確に捉えていることが確認できた．本システムは新人の臨床工学技士でもマニュアルを確認しながら人工心肺装置の手術前準備を行うことができるため，安全性や効率性の向上につながる可能性があると考えている．さらに，症例が少ないなどのトレーニングが困難な環境でも，スマートグラスをかけて訓練を積むことができるため，医療技術者のトレーニング支援にも役立つことが期待される． |
| 抄録(英) | In this research, we developed a system that automatically displays an assembly manual for an artificial heart-lung machine on smart glasses using image recognition technology based on deep learning. Comparative experiments were conducted on the background and equipment used when capturing the teacher data, and considerations were made to improve the accuracy of image recognition. Specifically, the system targets the circulatory circuit of an artificial heart-lung machine and is able to recognize three types of attached equipment (reservoir, artificial lung, and centrifugal pump). Results showed that the model with the highest accuracy was the trained model built using supervised data captured with a smartphone in a practical room environment. In addition, feature point validation using Grad-CAM confirmed that the system accurately captured the characteristics of the three devices. This system has the potential to improve safety and efficiency, as even new medical engineers can perform preoperative preparation of cardiopulmonary devices while checking manuals. Furthermore, the system is expected to be useful in supporting the training of medical engineers, as they can train themselves in difficult training environments by wearing smart glasses. |
| キーワード(和) | 臨床工学技士 / 業務支援 / 人工心肺回路 / 画像認識 |
| キーワード(英) | Medical engineer / Operations support / Artificial heart-lung machine / Image recognition |
| 資料番号 | MBE2023-9 |
| 発行日 | 2023-06-09 (MBE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE / IEE-MBE |
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| 開催期間 | 2023/6/16(から1日開催) |
| 開催地（和） | 北海道大学 |
| 開催地（英） | Hokkaido University |
| テーマ（和） | ME，一般 ※選奨実施※ |
| テーマ（英） | ME, etc. |
| 委員長氏名（和） | 吉田 久(近畿大) |
| 委員長氏名（英） | Hisashi Yoshida(Kinki Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 植野 彰規(東京電機大) |
| 副委員長氏名（英） | Akinori Ueno(Tokyo Denki Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 辛島 彰洋(東北工大) / 前田 祐佳(筑波大) / 濱本 和彦(東海大) |
| 幹事氏名（英） | Akihiro Karashima(Tohoku Inst. of Tech.) / Yuka Maeda(Univ. of Tsukuba) / Kazuhiko Hamamoto(Tokai univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 金子 美樹(阪大) / 塚原 彰彦(東京電機大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Miki Kaneko(Osaka Univ.) / Akihiko Tsukahara(Tokyo Denki Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on ME and Bio Cybernetics / The Technical Committee on Medical and Biological Engineering |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 画像認識による人工心肺回路組み立て支援システムの開発 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Development of an Extra-corporeal circuit Assembly Support System Using Image Recognition |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 臨床工学技士 / Medical engineer |
| キーワード(2)（和/英） | 業務支援 / Operations support |
| キーワード(3)（和/英） | 人工心肺回路 / Artificial heart-lung machine |
| キーワード(4)（和/英） | 画像認識 / Image recognition |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 宮崎 仁 / Hisashi Miyazaki |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 日本文理大学(略称：日本文理大) Nippon Bunri University(略称：Nippon Bunri Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 鳥越 貴之 / Takayuki Torigoe |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 川崎医療福祉大学(略称：川崎医療福祉大) Kawasaki University of Medical Welfare(略称：Kawasaki Univ. of Medical Welfare) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 茅野 功 / Isao Kayano |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 川崎医療福祉大学(略称：川崎医療福祉大) Kawasaki University of Medical Welfare(略称：Kawasaki Univ. of Medical Welfare) |
| 発表年月日 | 2023-06-16 |
| 資料番号 | MBE2023-9 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | MBE-82 |
| ページ範囲 | pp.3-3(MBE), |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2023-06-09 (MBE) |