| 電子情報通信学会 研究会発表申込システム 講演論文 詳細 |
技報閲覧サービス [ログイン] 技報アーカイブ |
| トップに戻る | 前のページに戻る | [Japanese] / [English] |
| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-06-16 14:10 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・茅野 功（川崎医療福祉大）  MBE2023-9 |
|
| 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． |
| （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 / / / / |
| （英） | Medical engineer / Operations support / Artificial heart-lung machine / Image recognition / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 82, MBE2023-9, pp. 3-3, 2023年6月. | |
| 資料番号 | MBE2023-9 | |
| 発行日 | 2023-06-09 (MBE) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | MBE2023-9 |
|
| 研究会情報 | |
| 研究会 | MBE IEE-MBE |
| 開催期間 | 2023-06-16 - 2023-06-16 |
| 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. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | MBE |
| 会議コード | 2023-06-MBE-MBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| 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（英） | |
| 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 |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 宮崎 仁 / Hisashi Miyazaki / ミヤザキ ヒサシ |
| 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/ヨミ） | 鳥越 貴之 / Takayuki Torigoe / トリゴエ タカユキ |
| 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/ヨミ） | 茅野 功 / Isao Kayano / カヤノ イサオ |
| 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) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-06-16 14:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | MBE |
| 資料番号 | MBE2023-9 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.82 |
| ページ範囲 | p.3 |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2023-06-09 (MBE) |
[研究会発表申込システムのトップページに戻る]