90008764

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手術ロボット操作時におけるウェアラブルセンサを用いた疲労度推定手法

Japanese (日本語)

マルチメディア，分散協調とモバイルシンポジウム2020論文集

1394-1402

情報処理学会

2020-06

2021-11-09

ダヴィンチサージカルシステムに代表されるロボット支援による腹腔鏡下手術は，術者が直接患者の腹腔内に入れた鉗子を操作する手法に比べて，精度の高い手術を可能にしただけではなく，術者の精神的・肉体的なストレスも軽減したといわれているが，それでも術者は自身の疲労や集中力の低下に気付かないまま手術を続けてしまったり，疲労を感じていても無視して続けてしまったりする問題がある．この疲労の蓄積や集中力の低下をリアルタイムで数値的に算出し，手術中の術者に知らせることができれば，適切なタイミングで休憩を促すなど，手術効率や手術ミスのリスクを改善できる．そこで本研究では，先行研究から手術ロボット使用中の術者が疲労を感じやすい体の部位等に小型のウェアラブルセンサを取り付けることで，ロボット操作の妨げになることなく術者の体の状態をセンシングし，定量的に疲労度を推定する手法を提案する．本研究では，手術ロボットの練習用シミュレータのタスクを長時間行い，シミュレータが算出するスコアを術者の疲労度の表出として推定する．ウェアラブルセンサから得られたデータと，映像から記録した瞬き回数からそれぞれ平均値，分散値を特徴量セットとして算出し，それぞれの特徴量ごとに Rondom Forest を用いた交差検証を行い，1～3 回目のタスクのスコアを学習データとして用いて 4 回目のスコア (59.3) を推定した．結果は，首と左腕の筋電位センサデータを合わせた特徴量セットの平均絶対誤差が 1.67，視線・瞳孔径センサデータの特徴量セットの平均絶対誤差が 2.19 であり，他のセンサと比べて小さいことが分かった．

会議発表論文

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