腹腔鏡下肝胆膵手術の全過程​​におけるコンピュータ支援によるリスク認識と予後予測に関する多施設前向き観察研究

内視鏡手術は、現代の外科分野、特に従来の外科診断および治療法の一つとなっている肝胆道外科分野において最も重要かつ一般的に使用されている低侵襲手術技術です。 従来の開腹手術と比較して、外傷が小さく、回復時間が短く、合併症の発生率が低くなります。 しかし、狭い手術空間によって引き起こされる手術観察の視野の制限と、手術現場での重要な出来事を即座に識別することの難しさにより、内視鏡手術の困難さと複雑さが大幅に増加します。 その安全性と有効性は、複雑な手術野を正確に認識することと、手術中の重要な出来事に対処する能力に大きく依存します。 したがって、最新の画像処理技術と機械学習アルゴリズムを組み合わせて、内視鏡手術のリアルタイムの動的認識と安全警告を提供できるシステムの開発が特に急務となっています。 国内外の学者は内視鏡ビデオの動的知覚と安全警告について多くの研究を行ってきたが、現在の研究は手術過程における局所的な問題のみに焦点を当てている。 従来の画像処理技術は、手術のリアルタイムの動的情報に対する高感度のニーズを満たすことが困難であることが多く、手術シーンの効率的な三次元再構成を実現することが困難であり、人間の臓器の重要な解剖学的構造情報を提供することができません。となり、運用プロセスにおける重要なイベントを正確に検出できなくなります。 内視鏡手術については、内視鏡手術のビデオ動的知覚および安全早期警告システムを実現し、医師が安全で正確かつ効率的な内視鏡手術を達成できるよう支援するために、さらなる研究が緊急に必要とされています。 近年、コンピュータグラフィックスや画像技術、機械学習手法の継続的な進歩に伴い、内視鏡手術ビデオの動的な知覚と安全性早期警告システムは、より高度な自動化とインテリジェンスに向けて発展します。 将来の研究は、アルゴリズムのリアルタイム性と精度の向上、および人工知能技術を臨床手術プロセスにうまく統合し、内視鏡手術のリアルタイム認識と安全警告を実現し、手術の効率を向上させる方法に焦点を当てる可能性があります。内視鏡手術プロセスの包括的な分析と理解を通じて手術の安全性を高めます。 内視鏡手術環境は複雑かつ多様であるため、手術中に臓器の重要な解剖学的構造を特定することは難しく、外科医の主観的な経験的判断に大きく依存します。 客観的な指示が不足している。 手術中にリアルタイムで主要な解剖学的構造を検出、知覚、認識できる機械学習方法を開発することが特に重要です。 同時に、内視鏡手術のワークフローは細かく複雑であるため、AI補助システムを通じて内視鏡手術のビデオ内の主要なイベントや活動シーンを包括的に分析して検出することが非常に必要です。 さらに、術中の隠れたターゲット領域の拡張現実手術ナビゲーションの実現は、正確な動的臓器表面再構成と非剛体位置合わせ結果に基づいて実行する必要があります。 しかし、複雑で視野の狭い内視鏡ビデオにより、非剛体位置合わせの精度がさらに低下し、拡張現実を利用した内視鏡手術が非常に困難になります。 結論として、内視鏡ビデオのリアルタイムの動的な認識と安全警告の問題をどのように解決するかが、臨床で安全で正確かつ効率的な内視鏡手術を実現するための鍵となります。 内視鏡ビデオのリアルタイム動的認識および安全早期警告技術の研究と応用を通じて、リアルタイムの動的認識、重要なイベントの早期警告、目に見えない病変の位置の予測、およびさまざまな高度な情報におけるその他の意思決定情報を実現できます。リスクや困難な内視鏡手術のプロセスを軽減し、医師の手術過程における「見える」「はっきり見える」「正確に見える」を支援し、内視鏡手術の効率と安全性をさらに向上させます。 同時に、上記の内容に基づいて、外科におけるいくつかの重要な分野の治療の成功は、患者の予後と患者の生活の質に大きな影響を与えるでしょう。 この研究のもう一つの目的は、外科ビデオ分析と組み合わせた評価を経て、術中および術後合併症の発生率、危険因子、予防と治療をより包括的かつ客観的に理解し、より科学的な治療計画と指導を臨床医に提供することです。