| 日時(Date) |
2024年5月21日 (火) / May 21st, 2024 3限 (13:30--15:00) / 3rd period (13:30--15:00) |
|---|---|
| 場所(Location) | エーアイ大講義室（L1）, AI Inc. Seminar Hall （L1）+ online (hybrid) |
| 司会(Chair) | 佐藤嘉伸 (Yoshinobu Sato) |
| 講演者(Presenter) | 波多伸彦 / Nobuhiko Hata (Brigham and Women’s Hospital, Harvard Medical School, Boston, USA) Ron Kikinis (Brigham and Women’s Hospital, Harvard Medical School, Boston, USA) Zora Kikinis (Brigham and Women’s Hospital, Harvard Medical School, Boston, USA) |
| 題目(Title) | ハーバード大学のおける知能手術ロボット、医用画像解析、脳イメージングに関する研究/ Intelligent surgical robotics, medical image analysis, and brain imaging researches at Harvard |
| 概要(Abstract) | [知能手術ロボット / Intelligent surgical robotics] 手術ロボットは約30年の発展の中で、主に高精度と高緻密度を追求してきたが、この進化の原動力は、最先端の機構、センサー技術、駆動技術、制御技術、および材料技術の進歩にあった。一方で、広義のロボット研究分野では、人工知能技術の発展と汎用化が進められ、ロボットの知能化研究が自動化及び協働化を中心に進められてきた。昨今は特に生産業において協働化を中心とした知能ロボット技術が格段に実用化されはじめている。手術ロボット分野においても、手術作業の一部を協働する等、医師の判断の増幅もしくは補完を行うロボットの知能化研究が萌芽的に始められている。制度的にも、自動車の自動運転と同様に、医師と手術ロボットが段階的に協働化されていく枠組みも整備され始めている。本講演では、これらの知能ロボット研究が、手術ロボット分野にどのような形で影響を与えているかについて、演者と米国の他の研究者の実例を交えながら紹介し、同時に知能化で得られる臨床的、経済的、社会的効果を探る。手術ロボットの知能化の進展に伴い、ロボットとユーザーの協働作業が促進され、その過程で意思の疎通が必要となったときに、どのような技術が知能手術ロボットに応用できるのかについても議論する。最後に、日本国内で手術ロボットの商品化ブームが一巡した後、次世代の手術ロボットが知能化で国際競争力を目指す際の、日米の共同研究の発展のあり方を探る。 [医用画像解析 / Medical image analysis] Scientific progress hinges on the open exchange of knowledge and data. However, replicating research findings in medical image analysis presents a distinct challenge. Unlike other scientific fields, achieving true reproducibility in this domain requires a vast amount of intricate data. This encompasses the raw image data itself, the specific acquisition protocols employed, the software utilized for analysis, and the precise processing settings applied. This presentation delves into the challenges and solutions associated with ensuring reproducibility in medical image analysis. We will showcase 3D Slicer as a practical example to demonstrate its capabilities in analyzing individual patient data. This includes handling complex, multi-modal datasets relevant to surgical planning. 3D Slicer offers advanced visualization tools essential for surgeons and physicians during minimally invasive procedures. Additionally, 3D Slicer facilitates quality assurance of segmentation results, ensuring the accuracy and consistency of extracting crucial information from medical images. The subsequent section of the presentation shifts the focus to analyzing data from entire patient cohorts. We will emphasize the critical role of accessible and standardized databases that adhere to the FAIR data principles (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable). The NCI's Imaging Data Commons serves as a model for such a repository. The solutions and recommendations presented aim to enable a future where medical image analysis research is more reliable, and findings can be easily replicated by others, leading to faster advancements in the field. [脳イメージング / Brain imaging] Mental health disorders are widespread, imposing a dual burden on society through diminished productivity and reduced personal well-being. Regrettably, these conditions are often stigmatized as weaknesses rather than recognized as legitimate illness often leaving individuals and families to manage on their own. However, the emergence of treatment options, such as antidepressants, has enabled psychiatrists to assist patients suffering from depression. Depression represents just one of the many mental disorders; further research into other conditions is imperative to expand treatment options. As scientists, we require tools capable of probing the brains of living patients. Non-invasive brain imaging offers a glimpse into the workings of the brain, offering hope for enhanced understanding, diagnosis, treatment, and prevention of mental illnesses. |
| 講演言語(Language) | English |
| 講演者紹介(Introduction of Lecturer) |
[波多伸彦 / Nobuhiko Hata] 手術ロボットは約30年の発展の中で、主に高精度と高緻密度を追求してきたが、この進化の原動力は、最先端の機構、センサー技術、駆動技術、制御技術、および材料技術の進歩にあった。一方で、広義のロボット研究分野では、人工知能技術の発展と汎用化が進められ、ロボットの知能化研究が自動化及び協働化を中心に進められきた。昨今は特に生産業において協働化を中心とした知能ロボット技術が格段に実用化されはじめている。手術ロボット分野においても、手術作業の一部を協働する等、医師の判断の増幅もしくは補完を行うロボットの知能化研究が萌芽的に始められている。制度的にも、自動車の自動運転と同様に、医師と手術ロボットが段階的に協働化されていく枠組みも整備され始めている。本講演では、これらの知能ロボット研究が、手術ロボット分野にどのような形で影響を与えているかについて、演者と米国の他の研究者の実例を交えながら紹介し、同時に知能化で得られる臨床的、経済的、社会的効果を探る。手術ロボットの知能化の進展に伴い、ロボットとユーザーの協働作業が促進され、その過程で意思の疎通が必要となったときに、どのような技術が知能手術ロボットに応用できるのかについても議論する。最後に、日本国内で手術ロボットの商品化ブームが一巡した後、次世代の手術ロボットが知能化で国際競争力を目指す際の、日米の共同研究の発展のあり方を探る。 兵庫県出身。米国ボストン在住。ハーバード大学医学部教授。東京大学工学部卒業（‘９３年）、東京大学大学院にて修士（‘９５年）及び博士課程を修了の後、博士（工学）を受理。（’９８年）。大学院在学中よりハーバード大学医学部ブリガムアンドウィメンズ病院に留学し、以降同学の講師、助教授、准教授を経て‘１７年１０月に教授に就任した。この間、’０１年より４年間東京大学情報理工学研究科の教員にも就任している。専門研究領域は、画像誘導手術への応用に特化した医用画像工学とロボット工学。特筆すべき業績には、手術用ロボットの開発と臨床応用、画像処理ソフトウェア3D Slicerの開発、臨床応用、人工知能を活用したロボットの知能化が挙げられる。基礎研究から臨床応用まで幅広く研究活動を行っており、特に産業界と協力しながら先端医療機器を商品化する研究スタイルをボストンの医療産業エコシステムを活用して行っている。これまでに英文原著論文10２件、総説5件、英文著書12件、国際特許42件、国際招待講演91件で研究成果の頒布を積極的に行っている。連絡先はhata@bwh.harvard.edu。 [Ron Kikinis] Dr. Kikinis earned his MD degree from the University of Zürich, Switzerland, in 1982. He then trained in radiology at the University Hospital in Zürich and pursued research in computer vision at the Swiss Federal Institute of Technology (ETH) in Zürich. In 1988, Dr. Kikinis joined Brigham & Women's Hospital in Boston, MA. He founded the Surgical Planning Laboratory within the Department of Radiology at Harvard Medical School in 1990. Dr. Kikinis rose through the ranks at Harvard Medical School, becoming a Professor of Radiology in 2004. In 2010, he received the prestigious appointment of Robert Greenes Distinguished Director of Biomedical Informatics at Brigham & Women's Hospital. Dr. Kikinis held a part-time position as the Director of Fraunhofer MEVIS and Professor of Medical Image Computing at the University of Bremen in Germany from 2014 to 2020 while maintaining his research activities in the US. In 2020, Dr. Kikinis fully returned to Boston. He was appointed the B. Leonard Holman Professor of Radiology at Harvard Medical School and the Vice-Chair for Biomedical Informatics Research at Brigham & Women's Hospital. In the mid-1980s, Dr. Kikinis identified the potential of image processing algorithms in extracting valuable information from medical imaging data. Since the 1980’s Dr. Kikinis has played a vital role in diverse areas of scientific research, including technological advancements in segmentation, registration, visualization, and high-performance computing. He has also contributed significantly to software development and biomedical research across various specialties. A core aspect of Dr. Kikinis' research is its interdisciplinary nature, which has resulted in over 400 peer-reviewed journal articles. Dr. Kikinis is the Principal Investigator for 3D Slicer. He is also a co-principal investigator for the Imaging Data Commons (IDC), a cloud-based commons. [Zora Kikinis] Zora Kikinis is an Assistant Professor at the Department of Psychiatry, at the Brigham and Women’s Hospital, Harvard Medical School, Boston, MA, USA. She has received her PhD from the University in Basel, Switzerland in Biochemistry and Cell Biology. During her postdoctoral studies she extended her knowledge and skills in brain imaging. She has researched genetic and imaging aspects of various disorders, including obesity, psychosis, traumatic brain injury, pain and most recently, long-COVID. |