超高度に『医デジ化』された社会の実現

小泉 憲裕
(電気通信大学 大学院情報理工学研究科 准教授)

2022年12月26日月曜日

高校生のためのサイエンスウィーク(東京都教育委員会主催)において都立高等学校第 1 学年及び都立中等教育学校後期課程第 4 学年に在籍する生徒さんたちがわれわれの研究室で課題研究を行いました。

 令和 4 年度 得意な才能を伸ばす 教育スタートアップ事業 高校生のためのサイエンスウィーク(東京都教育委員会主催)において都立高等学校第 1 学年及び都立中等教育学校後期課程第 4 学年に在籍する生徒さんたちがわれわれの研究室で課題研究プログラム(課題:ロボットで専門家の医療技能を再現してみよう、12月26-27日)を行いました。1月8日には、お茶の水ソラシティカンファレンスセンターにおいて課題研究発表会が行われました。

https://www.metro.ed.jp/hachiojikita-h/assets/%EF%BC%92%EF%BC%90%EF%BC%92%EF%BC%92.%EF%BC%91%EF%BC%92.%EF%BC%92%EF%BC%94%EF%BD%9E%E6%9D%B1%E4%BA%AC%E9%83%BD%E3%83%BB%E3%82%B5%E3%82%A4%E3%82%A8%E3%83%B3%E3%82%B9%E3%82%A6%E3%82%A4%E3%83%BC%E3%82%AF.pdf





2022年11月16日水曜日

共同研究先の大林製作所の新年度カレンダーに共同開発中のロボットを取り上げていただきました!

 共同研究先の大林製作所(飯島秀幸社長)の新年度カレンダーの表紙に共同開発中の超音波診断・治療ロボット(Arabesque、Pirouette、Mevian)を取り上げていただきました!

また、医療機器開発産業界における設計・製図の重要性について、大学2年生向けの講義(学域講義 メカノデザイン)のなかでお話いただき、学生をエンカレッジしていたただきました。

病院で使う製品には、安全・安心・安定的で思いやりのある、きわめて高度なデザイン力が要求されるようです、、、設計・製図の学習に取り組む学生にとりまして、大いに刺激になったようです。
ひきつづき大変お世話になりますが、ご助言・ご指導・お力添えをたまわりますよう、どうぞよろしくお願い申し上げます。
大林製作所:


飯島秀幸社長に医療機器産業界における設計・製図技術の重要性についてお話いただき、学生をエンカレッジしていたただきました

共同開発中の超音波診断・治療ロボット(Arabesque、Pirouette、Mevian)の記念パネル(飯島秀幸社長、師子取締役と)

新年度カレンダーに共同開発中のロボットを取り上げていただきました(飯島秀幸社長、師子取締役と)

2022年11月11日金曜日

周 家禕さん、小野寺佑輔さん、是澤 興らがFrontiers of CAS Symposium2022で研究成果発表を行ないました

 周 家禕さん、小野寺佑輔さん、是澤 興らがFrontiers of CAS Symposium2022(11月11-12日、オンライン開催)で研究成果発表を行ないました。


小野寺佑輔,小泉憲裕,武笠杏樹,重成佑香,五十嵐立樹,西山悠,小路直, 超楕円を用いた前立腺形状の自動同定および病態診断支援に関する研究, 2-1, Frontiers of CAS Symposium2022, 2022(オンライン).

是澤 興,小泉憲裕,西山 悠,ZHOU Jiayi,藤林 巧,石川智大,月原弘之,津村 遼介,葭仲 潔, ロボティック超音波面外臓器運動追従システム, 4‒5, Frontiers of CAS Symposium2022, 2022(オンライン).

ZHOU Jiayi,小泉憲裕,西山悠, 藤林巧,石川智大,是澤興,津村遼介, 葭仲潔,月原弘之,松本直樹,小川眞広, 画像評価機能を搭載したビジュアルサーボ超音波診断システムの開発, 5‒3, Frontiers of CAS Symposium2022, 2022(オンライン).




2022年10月20日木曜日

2022 IEEE 11th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2022) , Osaka, Japan(2022.10/19-22)において周 家禕さん、藤林 巧さん、松山桃子、山田望結さんらが研究成果発表を行いました

 2022 IEEE 11th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2022) , Osaka, Japan(2022.10/19-22)において周 家禕さん、藤林 巧さん、松山桃子、山田望結さんらが研究成果発表を行いました。いただきましたコメント・ご助言を今後の研究に展開してゆければと期待しております。


Jiayi Zhou, Norihiro Koizumi, Nishiyama, Ryosuke Tsumura, Hiroyuki Tsukihara, Naoki Matsumoto, Development of a VS Ultrasound Diagnostic System With Image Evaluation Functions, Proc. 2022 IEEE 11th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2022), OS-AIR(1): Artificial Intelligence & Robotics (1), 2022.

Takumi Fujibayashi, Norihiro Koizumi and Yu Nishiyama, Ryosuke Tsumura, Kiyoshi Yoshinaka, Hiroyuki Tsukihara, A Study on the Same Cross-Sectional Tracking Method Using AEMADP++ Based on YOLACT++ for Automated Diagnostic and Therapeutic RobotsProc. 2022 IEEE 11th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2022), POS(4): Poster (On-site), 2022.

Momoko Matsuyama, Norihiro Koizumi and Yu Nishiyama, Ryosuke Tsumura, Hiroyuki Tsukihara, Kazushi Numata, An Avoiding Overlap Method Between Acoustic Shadow and Organ for Automated Ultrasound Diagnosis and TreatmentProc. 2022 IEEE 11th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2022), POS(4): Poster (On-site), 2022.

Miyu Yamada, Norihiro Koizumi and Yu Nishiyama, Ryosuke Tsumura, Kiyoshi Yoshinaka, Naoki Matsumoto, An Automatic Judgment Method of Swelling or Atrophy of Organs for Ultrasound DiagnosisProc. 2022 IEEE 11th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2022), POS(4): Poster (On-site), 2022.









2022年10月17日月曜日

令和4年度第2回オープンキャンパスで研究室を公開しました

令和4年度第2回オープンキャンパスで研究室を公開しました(東4号館6階625室(研究紹介)、607室(ロボットデモ),11時から17時まで)。当日は20名以上のご来場をいただき、研究室のプロジェクトをアピールする機会をいただきました。いただきました、ご助言・コメントを今後の研究に役立ててゆければと期待しています。

小泉研究室アクセス:

http://www.medigit.mi.uec.ac.jp/access.html





2022年10月15日土曜日

夢ナビライブ2022で高校生向けにオンライン研究室紹介を行ないました

 夢ナビライブ2022において、われわれの研究に興味をもっていただいた全国の高校生およそ100名に研究室公開を行ないました。学問の講義ライブの担当大学教員に、オンラインで直接質問、大学教員や大学生が、ゼミ・研究室で学べる内容を教えてくれるという企画です。


夢ナビライブ2022:

https://liveweb.yumenavi.info/?s=autumn

夢ナビ講義:

https://douga.yumenavi.info/Lecture/PublishDetail/2022001471?back=

電気通信大学イベント情報:

https://www.uec.ac.jp/news/event/2022/20221007_4850.html


2022年10月5日水曜日

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery (IJCARS)誌に周 家禕さんらの投稿論文が掲載されました

医療用AI・ロボティクス分野のトップジャーナルである International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery (IJCARS)誌に周 家禕さんらの投稿論文がオンラインファーストで掲載されました。横浜市大センター病院 沼田和司先生、東京大学医学部附属病院 月原弘之先生、日本大学の小川眞広先生、松本直樹先生、産業技術総合研究所 葭仲 潔先生、津村遼介先生、大林製作所 飯島秀幸社長、岩井敏行様、永岡英敏様らとの共同研究プロジェクトの成果であり、われわれが推進する『医療診断・治療技能のデジタル化』に関するものです。ひきつづき大変お世話になりますが、ご助言・ご指導・お力添えをたまわりますようどうぞよろしくお願いもうしあげます。

ニュースリリース:

https://www.uec.ac.jp/news/announcement/2022/20221214_5010.html

https://medit.tech/ultrasound-diagnostic-system-with-kidney-image-evaluation-functions-2022/

https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02122/00180/

Jiayi Zhou, Norihiro Koizumi, Yu Nishiyama, Kiminao Kogiso, Tomohiro Ishikawa, Kento Kobayashi, Yusuke Watanabe, Yusuke Watanabe, Takumi Fujibayashi, Miyu Yamada, Momoko Matsuyama, Hiroyuki Tsukihara, Ryosuke Tsumura, Kiyoshi Yoshinaka, Naoki Matsumoto, Masahiro Ogawa, Hideyo Miyazaki, Kazushi Numata, Hidetoshi Nagaoka, Toshiyuki Iwai, Hideyuki Iijima, "A VS ultrasound diagnostic system with kidney image evaluation functions," International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery (IJCARS)https://doi.org/10.1007/s11548-022-02759-0, 2022. IF=3.4 

<要旨>

超音波診断の特徴は、生成される超音波画像の質が、プローブを操作する医師の技量に依存することである。これは、患者の呼吸や拍動等により常に変位・変形・回転をともなって運動する臓器の断面を安定的に獲得するために、医師が常にプローブの位置・姿勢・押しつけ力を調整しなければならないためである。上記を踏まえて、医師の負担を軽減するために、ディープラーニングに基づくビジュアルサーボシステムと協調して動作するロボティック超音波診断支援システムを開発した。

今回開発したロボティック超音波診断支援システムは、臓器追跡ロボット(OTR)、ロボティックベッド(RB)、ロボティック支持アーム(RSA)の3つのロボットから構成されている。また、異なる画像処理方法(YOLOv5s、BiSeNet V2)を用いて、目的の運動臓器の位置を検出し、得られた超音波画像の適正度を評価する(ResNet 50)ことができる。最終的に、医用画像処理結果はOTRに送信され、動作指令され、運動する臓器に追従する。

実験では、運動軌道をなめらかに推定することができる、カルマンフィルタリングを併用することで動物体の検出に最適なYOLOv5sが最も高い追従精度(0.749)を示し、フィルタリングを行わない場合と比較して精度を約37%向上させることに成功した。さらに、追従中に得られる超音波画像の適正度も最も高く、安定的に診断画像を獲得・維持・適正化することができた。2番目に高い追従精度(0.694)を実現したのは、追従対象臓器の重心位置や腎臓の断面積、最大径といった形状特徴量を計測するのに適したBiSeNet V2のカルマンフィルタリングによるもので、フィルタリングを行わない場合と比較して75%追従精度が改善された。

YOLOv5sとカルマンフィルタリングの組み合わせが最も効率的な追従を達成したが、BiSeNet V2とカルマンフィルタリングの組み合わせは、より実際の腎臓の運動状態に近い腎臓重心を検出することが可能である。さらに、対象となる臓器の断面積や最大径などの詳細な情報もリアルタイムに計測できるため、実際の診断や治療モニタリングにおいて、より実用的なモデルであるといえる。

本手法の適用範囲は単に医療診断のみにとどまらず、がんや結石を対象とする超音波・放射線・重粒子線治療用ビームの照射モニタリングにも応用展開することができ、将来のAI・ロボティック医療診断・治療のためのデジタル基盤技術として強く期待されている。

2022年9月24日土曜日

日本超音波医学会第34回関東甲信越地方会学術集会(9月24-25日)において、Zhou Jiayiさん、石川智大さん、武笠杏樹さん、佐野元康さん、桂木 嵐さん、門間 翔さんらが研究成果発表を行ないました

 シェーンバッハ・サボーで開催された日本超音波医学会第34回関東甲信越地方会学術集会(9月24-25日)において、小泉憲裕准教授、Zhou Jiayiさん、石川智大さん、武笠杏樹さん、佐野元康さん、桂木 嵐さん、門間 翔さんらが研究成果発表を行ないました。発表に際しては多くのエンカレッジメントをたまわり、感謝・感激、誠にありがとうございます。当日賜りました有益なご助言・コメントを今後の研究に展開してゆければと期待しております。引き続き大変お世話になりますがご助言・ご指導・お力添えをたまわりますよう、どうぞよろしくお願いもうしあげます。

小泉憲裕, 医デジ化による超高精度な超音波診断・治療の実現, 新1, 日本超音波医学会第34回関東甲信越地方会学術集会, シンポジウム【AI関係】, 2022.9.25.

石川智大, 小泉憲裕, 西山 悠, 周 家禕, 藤林 巧, 松山桃子, 山田望結, 月原弘之, 沼田和司, 津村遼介, Visual SLAMによるプローブ位置推定と深層学習による臓器抽出を 組み合わせた腎臓の三次元モデル構築, 新1, 日本超音波医学会第34回関東甲信越地方会学術集会, 2022.9.24.

武笠杏樹, 小泉憲裕, 西山 悠, 小野寺佑輔, 松山桃子, 藤林 巧, 小路 直, レジストレーションを用いた前立腺がん局在推定に関する研究, 泌1-2, 日本超音波医学会第34回関東甲信越地方会学術集会, 2022.9.24.

佐野元康, 小泉憲裕, 西山 悠, 周 家禕, 藤林 巧, 松山桃子, 山田望結, 石川智大, 桂木 嵐, 門間 翔, プローブ情報とオプティカルフローに基づく臓器の3次元移動量 推定システムの構築, 基1-2, 日本超音波医学会第34回関東甲信越地方会学術集会, 2022.9.25.

桂木 嵐, 小泉憲裕, 西山 悠, 藤林 巧, 松山桃子, 山田望結, 増崎亮太, 松本直樹, 小川眞広, 超音波診断の自動化のための深層学習を用いた臓器の検出と欠損部分の分類, 基1-3, 日本超音波医学会第34回関東甲信越地方会学術集会, 2022.9.25.

Zhou Jiayi, 小泉憲裕, 西山 悠, 津村遼介, 藤林 巧, 石川智大, 月原弘之, 松本直樹,小川眞広, 沼田和司, ロボティック超音波診断支援システムの開発に関する研究, 基2-1, 日本超音波医学会第34回関東甲信越地方会学術集会, 2022.9.25.

門間 翔, 小泉憲裕, 西山 悠, 石川智大, 周 家禕, 藤林 巧, 津村遼介, 葭仲 潔, 松本直樹, 月原弘之, 超音波自動診断ロボットのための超音波プローブの運動軌道の模倣システムの開発, 基2-2, 日本超音波医学会第34回関東甲信越地方会学術集会, 2022.9.25.


2022年6月8日水曜日

36th International Congress and Exhibition on computer assisted radiology and surgery (CARS 2022)において藤林 巧さん、松山桃子さん、石川智大さん、武笠杏樹さんが研究成果発表を行いました。

36th International Congress and Exhibition on computer assisted radiology and surgery (CARS 2022)において藤林 巧さん、松山桃子さん、石川智大さん、武笠杏樹さんが研究成果発表を行いました。(6月7-10日,虎ノ門ヒルズ,東京)。 

[1] M. Matsuyama, N. Koizumi, Y. Nishiyama, Y. Watanabe, J. Zhou, S. Yagasaki, T. Fujibayashi, M. Yamada, T. Ishikawa, R. Tsumura, K. Yoshinaka, N. Matsumoto, H. Tsukihara, K. Numata, A Study on Construction of Organ Coverage Avoidance Method of Acoustic Shadows for Automatic Ultrasound Diagnosis, 36th International Congress and Exhibition on computer assisted radiology and surgery (CARS 2022), CAR-PO-27, 2022.

[2] T. Fujibayashi, N. Koizumi, Y. Nishiyama, Y. Watanabe, J. Zhou, M. Matsuyama, M. Yamada, R. Tsumura, K.Yoshinaka, N. Matsumoto, H. Tsukihara, K. Numata, A Study on Deep Learning for Automatic Diagnosis and Treatment Robots Automatic Diagnosis and Treatment Robot, 36th International Congress and Exhibition on computer assisted radiology and surgery (CARS 2022), CAR-PO-22-00039, 2022.

[3] T. Ishikawa, N. Koizumi, Y. Nishiyama, Z. Ziayi, Y. Watanabe, T. Fujibayashi, M.Matsuyama, M. Yamada, R.Tsumura, K. Yoshinaka, H. Tsukihara, K. Numata, Construction of a 3D organ model using a robot, Visual SLAM, and deep learning, 36th International Congress and Exhibition on computer assisted radiology and surgery (CARS 2022), CARS/MCA-LE36, 2022. 

[4] A. Mukasa, N. Koizumi, Y. Nishiyama, Y. Onodera, M. Matsuyama, T. Fujibayashi, S. Shoji, An automatic tumor monitoring system for robot-assisted surgery using deep learning, 36th International Congress and Exhibition on computer assisted radiology and surgery (CARS 2022), ISCAS-LE-35, 2022. 

2022年6月2日木曜日

ROBOMECH2022(6/1-4)において藤林 巧さん、松山桃子さん、山田望結さん、石川智大さん、桂木 嵐さん、武笠杏樹さん、門間 翔さん、佐野元康さんらが研究成果発表を行ないました。(場所:札幌コンベンションセンター)。

ROBOMECH2022(6/2-4)において藤林 巧さん、松山桃子さん、山田望結さん、石川智大さん、桂木 嵐さん、武笠杏樹さん、門間 翔さん、佐野元康さんらが研究成果発表を行ないました。(場所:札幌コンベンションセンター)。


石川智大, 小泉憲裕, 西山悠, 周家禕, 渡部祐介, 藤林 巧, 松山桃子, 山田望結, 月原弘之, 沼田和司, 葭仲潔, 津村遼介, 超音波診断ロボットによるVisual SLAMおよび深層学習を援用した腎臓の三次元モデル構築, ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2022(ROBOMECH2022), 1P1-L04, 2022.6.2-4.
 
佐野元康, 遠藤一菜, 小泉憲裕, 青木悠祐, プローブ走査手技データベースに基づく超音波検査教育システムの構築, ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2022(ROBOMECH2022), 1P1-L05, 2022.6.2-4. 

藤林 巧, 小泉憲裕, 西山悠, 渡部祐介, 周家禕, 松山桃子, 山田望結, 石川智大, 葭仲潔, 津村遼介, 松本直樹, 月原弘之, 沼田和司, 自動診断治療ロボットにおけるYOLACT++を応用したAEMAによる同一断面追従手法に関する研究, ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2022(ROBOMECH2022), 1P1-L09, 2022.6.2-4. 

武笠杏樹, 小泉憲裕, 西山悠, 小野寺佑輔, 松山桃子, 藤林巧, 小路直, 前立腺癌完全切除支援のための術中癌局在ナビゲーションシステムの開発, ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2022(ROBOMECH2022), 1P1-L12, 2022.6.2-4. 

門間翔, 小泉憲裕, 西山悠, 石川智大, 周家禕, 渡部祐介, 藤林 巧, 松山桃子, 山田望結, 津村遼介, 葭仲潔, 松本直樹, 小川眞広, 月原弘之, 沼田和司, 超音波自動診断ロボットのためのVisual SLAMを援用したプローブの運動軌道の模倣システムの開発, ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2022(ROBOMECH2022), 1P1-M02, 2022.6.2-4.

山田望結, 松山桃子, 藤林 巧, 桂木嵐, 腹部超音波診断のオートメーション化の研究, ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2022(ROBOMECH2022), 1P1-M09, 2022.6.2-4.

松山桃子, 小泉憲裕, 西山悠, 渡部祐介, 周家禕, 矢ケ崎詞穂, 藤林 巧, 山田望結, 石川智大, 津村遼介, 葭仲潔, 松本直樹, 月原弘之, 沼田和司, 超音波診断における音響陰影を考慮した自動プローブ操作モデルの提案, ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2022(ROBOMECH2022), 1P1-M11, 2022.6.2-4.

桂木嵐, 小泉憲裕, 西山悠, 周家禕, 渡部祐介, 藤林 巧, 松山桃子, 山田望結, 葭仲潔, 津村遼介, 月原弘之, 沼田和司, 松本直樹, 増崎亮太, 小川眞広, 診断画像適正度評価のための深層学習を用いた臓器の検出と診断画像欠損部の同定, ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2022(ROBOMECH2022), 1P1-M12, 2022.6.2-4.

2022年5月22日日曜日

日本超音波医学会95回学術集会において、小泉 憲裕准教授、藤林 巧さん、松山 桃子さん、石川 智大、桂木 嵐さん、武笠 杏樹さんらが研究成果発表を行ないました

 日本超音波医学会95回学術集会において、小泉 憲裕准教授、藤林 巧さん、松山 桃子さん、石川 智大、桂木 嵐さん、武笠 杏樹さんらが研究成果発表を行ないました。

95-SY-基礎18 医デジ化による超高精度な超音波診断・治療の実現 S531 小泉憲裕 電気通信大学大学院情報理工学研究科

桂木 嵐,小泉憲裕,西山 悠,山田望結,藤林 巧,沼田和司,月原弘之, 増崎亮太,松本直樹,小川眞広, 診断画像適正度の評価のための深層学習を用いた臓器検出と診断画像欠損部の同定, S581, 95-奨励賞-腎泌02, Jpn J Med Ultrasonics, Vol. 49 Supplement, pp.S581(2022).

松山桃子,渡部祐介,周 家䜾,矢ケ崎詞穂,藤林 巧,山田望結,松本直樹, 沼田和司,西山 悠,小泉憲裕, 超音波自動診断に向けた音響陰影の臓器被覆回避モデルの構築に関する研究, S815, 95-基礎-032, Jpn J Med Ultrasonics, Vol. 49 Supplement, pp.S815(2022).

藤林 巧,渡部祐介,Jiayi Zhou,松山桃子,山田望結,沼田和司,月原弘之, 松本直樹,西山 悠,小泉憲裕, 自動診断治療ロボットにおける深層学習を援用したAEMA による同一断面追従手法の研究, S818, 95-基礎-038, Jpn J Med Ultrasonics, Vol. 49 Supplement, pp.S818(2022).

武笠杏樹,小泉憲裕,西山 悠,小野寺佑輔,藤林 巧,松山桃子,小路 直, 深層学習を用いたロボット支援手術における自動腫瘍モニタリングシステム, S819, 95-基礎-039, Jpn J Med Ultrasonics, Vol. 49 Supplement, pp.S819(2022).

石川智大,小泉憲裕,周 家䜾,渡部祐介,藤林 巧,松山桃子,山田望結, 沼田和司,月原弘之,西山 悠, Visual SLAM および深層学習を援用した臓器の三次元モデル構築, S821, 95-基礎-044, Jpn J Med Ultrasonics, Vol. 49 Supplement, pp.S821(2022).


2022年3月23日水曜日

脳医工学研究センター スプリングスクール 『ロボットで専門家の医療技能を再現してみよう』を開催しました。

 3月22日-23日に脳医工学研究センター スプリングスクール 『ロボットで専門家の医療技能を再現してみよう』を開催しました。高校生が大学の研究室を1日体験するという取り組みです。われわれの研究室では、高校生が医療ロボットをプログラミングによって自在に動かす実習を行ないました。鋭い質問・コメントもあり、われわれも意欲のある高校生たちとの交流に大いに刺激を受けました。ご参加たまわり、誠にありがとうございます。引き続き電気通信大学 脳医工学研究センターおよび小泉研究室をどうぞよろしくお願いもうしあげます。









2022年2月10日木曜日

『人工知能を活用した前立腺がんの治療戦略』

 東海大学 小路先生とのわれわれの共同研究が、『人工知能を活用した前立腺がんの治療戦略』について、東海大学発の“クラウドファンディング型社会発信研究補助計画”に採択されました。ぜひお知り合いにご展開ください!小路先生と取り組むのは、2つの画像診断技術を組み合わせることで、正確に、狙ったがん組織だけを焼き切る治療技術の開発です。高齢男性の福音になるかもしれない今回のチャレンジ、ぜひ応援ください!



小路先生:
クラウドファンディングは初めての経験ですが、目的は「研究へのご寄付を募ること」のみならず、「クラウドファンディングを通じて大学の研究を広く社会へ周知すること」を目指すことです。ぜひ、「シェア!」していただければ幸いです。ご協力、ご支援の程、宜しくお願い申し上げます!!

クラウドファンディング:『人工知能を活用した前立腺がんの治療戦略』

研究計画
2022年3月人工知能を活用した前立腺がんナビゲーションの有用性について評価開始
2022年9月人工知能を活用した前立腺がんナビゲーションに基づくHIFUをもちいた前立腺がん局所療法の開始
2025年9月HIFUをもちいた前立腺がん局所療法で310例の治療実施を終了
2030年9月HIFUをもちいた前立腺がん局所療法と外科的切除術(ロボット支援下前立腺摘除術)の有効性を比較解析し、標準治療としての可能性について検討
2030年12月解析結果を学会、国際英文雑誌で発表

2022年1月1日土曜日

A Happy NEW Me-δigIT YEAR!!!!

 A Happy NEW Me-δigIT YEAR!!!!

いつも大変お世話になり、深謝申し上げます。本年も、大変お世話になりますが、どうぞよろしくお願いもうしあげます。

さてディラックのδ(デルタ)関数から『δ』の一字をいただいて『Me-δigIT』としてみました。制御理論などで出てくるこの関数は『あらゆる出来事(accident)のその瞬間その瞬間を切り取って、これを抽出』することから、ドラえもんの世界の関数ともいわれているそうです!

われわれの医療のデジタル化(医デジ化)(超)関数(Me-δigIT generalized function)もこうありたい!とおもいます。すなわち、『あらゆる臓器のその瞬間その瞬間を切り取って、合成して、抽出・追従・モニタリング』することができる!!!!

写真は自宅から見える富士山の一部をδ関数のように切り取ってみました。

Get the Me-δigIT ROLLING, ROLLING and ROLLING !!!!