ROBOMECH2017での成果発表

ROBOMECH2017（ビッグパレットふくしま）において下記４件の成果発表を行ないました。先生方、皆様より、われわれの研究に多くのご助言・コメント・ご指導をたまわり、感謝・感激まことにありがとうございます。

[1] 江浦史生, 相澤理佳, 冨田恭平, 近藤亮祐, 小泉憲裕, 可搬型超音波体動補償装置の開発, 1A1-J04, ロボティクス・メカトロニクス講演会2017, ビッグパレットふくしま, 郡山, 2017. PDF
[2] 細井 泉澄, 小泉憲裕, 西山 悠, 月原弘之, 宮嵜英世, 葭仲 潔, 光石衛, 医療用超音波のための音響シャドウを除去した臓器合成画像モデル, 1A1-J05, ロボティクス・メカトロニクス講演会2017, ビッグパレットふくしま, 郡山, 2017. PDF
[3] 近藤亮祐, 小泉憲裕, 冨田恭平, 西山 悠, 福田浩之, 月原弘之, 沼田和司, 松本洋一郎, 光石 衛, 高次局所自己相関特徴を用いた動的テンプレートマッチングによる超音波ガイド腫瘍追従手法, 1A1-L04, ロボティクス・メカトロニクス講演会2017, ビッグパレットふくしま, 郡山, 2017. PDF
[4] 冨田恭平, 小泉憲裕, 栢菅篤, 西山 悠, 月原弘之, 宮嵜英世, 葭仲 潔, 光石 衛, 非侵襲超音波診断治療統合システムのためのロバストかつ高精度な患部追従手法, 1P1-I05, ロボティクス・メカトロニクス講演会2017, ビッグパレットふくしま, 郡山, 2017. PDF

李 得熙先生来研

Korea Institute of Science and Technology（KIST）の李 得熙先生 にご来訪たまわりました。『Intelligent Surgical Navigation』の演題で医療ロボットに関する先生の最新の研究成果についてご講演たまわりました。最新のディープラーニング技術なども取り込んだ、とっても魅力的な手術ナビゲーションシステムの数々に大いに刺激を受け、感服いたしました。学生たちからの活発な質問にもひとつひとつ丁寧にお答えいただき、感謝・感激でした。先生の研究室とわれわれとのあたらしい共同研究・交流の可能性についてもディスカッションを行ないました。

http://bionics.kist.re.kr/?page_id=15521

李 得熙先生を囲んでの記念写真

JRM誌に論文が掲載されました。

Journal of Robotics and Mechatronics（JRM）誌に下記の論文が掲載されました。呼吸による臓器の運動を予測、これに追従しながら超音波治療しようとするものです。体表を傷つけずにがんや結石のみを破壊します。

Tatsuya Fujii, Norihiro Koizumi, Atsushi Kayasuga, Dongjun Lee, Hiroyuki Tsukihara, Hiroyuki Fukuda, Kiyoshi Yoshinaka, Takashi Azuma,Hideyo Miyazaki, Naohiko Sugita, Kazushi Numata, Yukio Honma, Yoichiro Matsumoto, Mamoru Mitsuishi, "Servoing performance enhancement by respiratory organ motion prediction model for non-invasive ultrasound theragnostic system," Journal of Robotics and Mechatronics (JRM), Vol.29, No.2, pp.434-446, 2017 (DOI: 10.20965/jrm.2017.p0434).

＜概要＞
強力集束超音波（HIFU）は体表を傷つけない非観血的治療法であり、腫瘍および結石の治療に有用である。 しかしながら呼吸性体動のために患部にHIFUを集中させることは困難であり、患部周辺の正常組織を傷つける恐れがある。 そこで本研究では、呼吸性体動を補償するための臓器運動予測モデルを利用した、あたらしい患部追従制御手法を提案する。 呼吸パターンの変化に対応するため、予測モデルは最新の臓器運動データに基づいてリアルタイムに更新される。 提案した予測モデルおよび構築されたシステムを用いて0.88mmという超高精度での臓器追従を実現した。
https://www.fujipress.jp/jrm/rb/robot002900020434/

ＡＩ仮面誕生

仮面女子×電気通信大学のコラボシリーズです！！人工知能がみずから作詞するＡＩ仮面誕生の瞬間です！！わたくしも仮面女子のみなさんにわれわれの医療ロボット研究（医デジ化）について講義するという大変貴重な機会をたまわりました！！この場をお借りしてお礼もうしあげます！！

月野もあ「人にない表現が出てくるので想像力が膨らむ」仮面女子が人工知能作詞曲を披露
2017年4月7日6時0分 スポーツ報知

http://www.hochi.co.jp/topics/20170406-OHT1T50216.html

第41回超音波ドプラ・新技術研究会開催における成果発表およびRad Fan Onlineにおける研究成果紹介

3月25日の第41回超音波ドプラ・新技術研究会（東医健保会館）における成果発表についてRad Fan Onlineでご紹介たまわりました。

Rad Fan Online：

http://www.e-radfan.com/newsflash/57801/

演題名：ロボットビジョン技術が実現する肝線維化および肝硬変の定量評価
演者名：小泉憲裕、近藤亮祐、源田達也、冨田恭平（電気通信大学　情報理工学研究科機械知能システム学専攻）、西山 悠（電気通信大学　情報理工学研究科情報・ネットワーク工学専攻）、坂無英徳（産業技術総合研究所　人工知能研究センター人工知能応用研究チーム）、熊川まり子、松本直樹、小川眞広（日本大学医学部　消化器肝臓内科）
内容：著者らは、人工知能およびロボットビジョン技術を医療に展開、肝線維化や肝硬変をはじめとする肝疾患をロバストかつ高精度に定量評価するシステムの開発をおこなっている。このうち、本報では、現在開発中の以下の2つの手法について概観する。(1) 肝線維化の評価精度向上のために肝実質からアーチファクトを分離する手法、 (2) 肝臓内の血管構造に基づいて超音波B-Flow画像を解析する手法。
(1)については、分類器の一つである線形サポートベクトルマシンおよびこのための特徴量を用いてアーチファクトと肝実質を分離する。最新の成果では、80%程度の分離精度が達成されており、今後さらなる分離精度の向上を図る。(2)については、血管構造に関わる以下の3つの指標を導出、正常な肝臓と肝硬変の超音波画像とを比較したのでその結果について報告する。（指標1）血管の枝分かれ前の血管の直径と枝分かれ後の血管の直径の合計との比率、（指標2）血管の枝分かれした二つの分岐の角度、（指標3）各枝での血管の進行方向の体表面への角度。