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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2026-03-25 15:00 縫合幾何情報および映像情報に基づく外科縫合スキル推定手法 ○田中励雄・越元陽太・梶田大樹・五十川麻理子（慶大）  PRMU2025-63 |
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| 抄録 | （和） | 近年，低侵襲手術の普及に伴い，若手外科医の手技習熟度を客観的かつ定量的に評価する教育支援システムの需要が急速に高まっている．従来の目視評価は評価コストと主観によるばらつきが課題であり，既存の動画解析手法も手技の滑らかさ等のプロセス評価に偏重し，重要な縫合結果の質を十分に捉えきれていない．特に，手の動作は熟練者に近いが結果の精度にばらつきがある中級者の識別において，動画情報のみに依存する手法では限界があった．そこで本研究では，セグメンテーションモデルとエッジ検出等の古典的アルゴリズムを融合させ，縫合完了後の間隔，角度，回数，刺入・刺出点距離といった幾何情報を自動抽出・定量化し，これを動画特徴量と統合して熟練度を判定する手法を提案する．AIxSutureデータセットを用いた実験の結果，提案手法はベースラインと比較してF1スコアが0.0917ポイント向上した．特に，中級者のF1スコアが0.2280ポイント改善され，有効性が示された． |
| （英） | With the widespread adoption of minimally invasive surgery, demand for objective proficiency evaluation systems has surged. Conventional visual assessment suffers from high costs and subjectivity, while existing video analysis methods primarily focus on process evaluation, such as smoothness, often overlooking the quality of the final suture. This makes it difficult to identify intermediate surgeons, whose movements resemble experts' but whose result precision varies. To address this, we propose a method fusing a segmentation model with classical algorithms like edge detection. This approach automatically quantifies geometric suture metrics—including interval, angle, count, and entry-exit distances—and integrates them with video features to determine proficiency. Experiments on the AIxSuture dataset demonstrated an F1 score improvement of 0.0917 over the baseline. Notably, the F1 score for intermediate surgeons improved by 0.2280, confirming the method's effectiveness. | |
| キーワード | （和） | 外科手技評価 / 深層学習 / セグメンテーション / / / / / |
| （英） | Surgical skill assessment / Deep Learning / Segmentation / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 125, no. 424, PRMU2025-63, pp. 120-125, 2026年3月. | |
| 資料番号 | PRMU2025-63 | |
| 発行日 | 2026-03-17 (PRMU) | |
| 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 | PRMU2025-63 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | PRMU IPSJ-CVIM IBISML ITE-SIP |
| 開催期間 | 2026-03-24 - 2026-03-25 |
| 開催地（和） | あわぎんホール |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | 人や動物の行動解析、マルチメディア認識技術 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | PRMU |
| 会議コード | 2026-03-PRMU-CVIM-IBISML-SIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 縫合幾何情報および映像情報に基づく外科縫合スキル推定手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Surgical Suturing Skill Estimation Based on Suture Geometry and Video Data |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 外科手技評価 / Surgical skill assessment |
| キーワード(2)（和/英） | 深層学習 / Deep Learning |
| キーワード(3)（和/英） | セグメンテーション / Segmentation |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| 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） | 田中 励雄 / Reo Tanaka / タナカ レオ |
| 第1著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 越元 陽太 / Yota Koshimoto / コシモト ヨウタ |
| 第2著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 梶田 大樹 / Hiroki Kajita / カジタ ヒロキ |
| 第3著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 五十川 麻理子 / Mariko Isogawa / タナカ レオ |
| 第4著者 所属（和/英） | 慶應義塾大学 (略称： 慶大) Keio University (略称： Keio Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2026-03-25 15:00:00 |
| 発表時間 | 15分 |
| 申込先研究会 | PRMU |
| 資料番号 | PRMU2025-63 |
| 巻番号（vol） | vol.125 |
| 号番号（no） | no.424 |
| ページ範囲 | pp.120-125 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2026-03-17 (PRMU) |
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