Medical Imaging Technology
特集/医用画像工学分野におけるディープラーニング応用と研究開発
有限要素解析を模した深層なニューラルネットによる手術支援システムのための臓器変形推定
諸岡 健一小林 薫樹
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35 巻 (2017) 4 号 p. 206-211

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抄録

手術手技訓練シミュレーターや手術ナビゲーションなどの手術支援システムの開発には,臓器の三次元形状モデルによる臓器変形の推定が必要不可欠である.臓器変形の推定には有限要素解析がしばしば用いられるが,これには膨大な計算量を必要とするため,臓器変形の効率的な推定には向いていない.この問題を解決するため,著者らは,有限要素解析による三次元臓器変形推定を深層なニューラルネットで効率的に代替する方法の研究を行っている.本稿では,有限要素解析を模した深層なニューラルネットによる臓器変形の実時間推定の研究例を示しつつ,ディープラーニング手術支援システムへの応用可能性について述べる.

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© 2017 日本医用画像工学会
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