ゼミナール発表

日時: 9月27日(月) 4限


会場:L1

司会:天野 敏之
福本 隆弘 M2 小笠原 司 加藤 博一 高松 淳 竹村 憲太郎
発表題目:遠隔操縦における操作性向上のための視覚提示法
発表概要:移動ロボットの遠隔操縦においては,視野の狭さやセンサ情報取得の頻度が問題となるとされている. 視野の狭さは未知環境での操縦を困難とし,センサ情報の取得頻度の低下は,状況確認のための操縦中断を引き起こす事が考えられる. 本発表ではこれらの問題を,実機による実験を通じて明確化するとともに,操縦者に提示する視覚に関して既存の対策法を交えながら 新しい視覚情報の提示手法を提案し,進捗について述べる.
 
五十嵐 勇太 M2 小笠原 司 千原 國宏 高松 淳 栗田 雄一
発表題目:力覚の拡張現実感提示における補助物体選定に関する考察
発表概要: 近年,力覚提示技術の需要が高まっているが,提示力覚のリアリティ向上に伴い,システム全体のコストが増加してしまうという課題があった. そこで,目標対象と性質の似た補助物体を用い,補助物体に力覚提示デバイスによって力覚を重畳して目標対象の力覚を提示する,力覚の拡張現実感提示手法が提案されている. 本研究では,この手法において課題であった補助物体の選定方法について検討する. その為に,まず力覚提示デバイス,補助物体,力覚の拡張現実感提示システムのそれぞれについて周波数応答解析を行った. 結果から,力覚提示デバイスのみを利用した場合よりも,力覚の拡張現実感提示システムの周波数応答が向上していることを確認した. 今後はこの結果を利用し,力覚の拡張現実感提示手法において,目標対象を設定した場合の補助物体の選定方法について検討する.
 

会場:L2

司会:松原 崇充
畑 丈智 M2 湊 小太郎 木戸出 正繼 杉浦 忠男 中尾 恵
発表題目:内視鏡下脊椎後方手術における切削計画支援のための応力解析
発表概要:内視鏡下脊椎後方手術は、従来の固定具を用いた脊椎の固定術と異なり、椎骨の一部のみを切削することで患部へアプローチし、低侵襲で神経の圧迫を緩和する手術である。術後の脊椎への負担を最小限に抑えるために、切削範囲の綿密な計画や切削後の強度評価が望まれている。脊椎のメッシュを作成し有限要素法に基づいた応力解析を行う方法が考えられる。しかし、切削にともなう形状変化と共にメッシュを作成し、応力解析を行うには多くの時間を要するため多忙な医師にとってこのような方法は適切でないと考えられる。本研究では、切削後に椎骨に及ぼされる応力分布をシミュレーションし、可視化することで切削範囲の計画・評価を支援するシステムの開発を目指している。
 
前田 一真 M2 湊 小太郎 木戸出 正繼 杉浦 忠男 中尾 恵
発表題目:心エコー画像を用いた先天性心疾患の心血管形状モデリング
発表概要:近年,心エコーは非侵襲性と実時間性から広く用いられており,特に新生児の先天性心疾患の診断においては第一選択となっている.現在,心エコーを用いた新生児の先天性心疾患の遠隔診断が国立循環器病研究センターにて行われている.しかし先天性心疾患の病態は複雑であり,診断・治療に関わる医療スタッフ全員がエコー画像から病態を把握し共通認識を得ることは極めて困難である.そこで本研究では,予め三次元心血管メッシュモデルを用意しておき,遠隔地から伝送される心エコーの時系列二次元画像集合に対して,専門医が関心領域を選択することで患者固有の血管形状に関する情報を部分的に取得し,その形状情報を制約としてメッシュモデルをリアルタイムに修正するシステムの開発を目的とする.このシステムにより,診断で特に重要となる心血管の形状や位置関係を三次元的に可視化でき,医療スタッフ間で病態を把握し共通認識を得ることが容易になると期待される.
 
襟立 真奈 M2 湊 小太郎 木戸出 正繼 杉浦 忠男 佐藤 哲大
発表題目:Whole Brain Tractography における標準化処理の影響に関する研究
発表内容:近年MRIの発展に伴い、生体内の水分子の拡散異方性を画像化する拡散テンソルイメージングが研究されている。中でも、白質神経線維束を3次元的に追跡するTractographyは、臨床研究への応用が期待されており、抽出した神経線維に対して解剖学的名称をラベリングする『神経線維の自動領域分割』が提案されている。対象部位の大きさや形状が異なる被験者同士のTractography を比較する場合、標準化を行う必要がある。しかし、標準化をする順序が描出されたTractography に与える影響については詳しく調べられていない。そこで本研究では、Whole Brainを対象に異なる順序で標準化を行い、結果としてのTractographyに与える影響について調べる手法について述べる。