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J-GLOBAL ID：202402265255790681   整理番号：24A0123678

機械学習を用いた内視鏡下副鼻腔手術の技量評価

Skill evaluation for Endoscopic Sinus Surgery using machine learning

著者 (13件)： 山田海俊 (北大) ,  鈴木正宣 (北大) ,  宮路洸 (北大) ,  海老名光希 (北大) ,  佐瀬一弥 (東北学院大) ,  辻田哲平 (防衛大) ,  CHEN Xiaoshuai (弘前大) ,  安部崇重 (北大) ,  小水内俊介 (北大) ,  中丸裕爾 (北大) ,  妹尾拓 (北大) ,  本間明宏 (北大) ,  近野敦 (北大)
資料名： 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会講演論文集(CD-ROM)  (日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会予稿集(CD-ROM))
巻： 2023  ページ： ROMBUNNO.2P1-B27  発行年： 2023年 
JST資料番号： L0318B  ISSN： 2424-3124  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 内視鏡下副鼻腔手術(ESS)は,鼻腔・副鼻腔の疾患に対する低侵襲手術の標準的な手術法の一つである。本論文では機械学習を用いた術者の技量分類システムを開発し,その詳細を述べる.ESSにおける手術器具動態計測データから算出した特徴量と,手術の結果である副鼻腔開放体積を基に学習モデルの生成を行う.SVM,PCA-SVM,GBDTの3つの機械学習アルゴリズムを用いて,3郡判別と2郡判別を実施し,各手法における精度比較を行った.その結果,本論文において3群判別ではSVMの正解率が59.2%,2群判別ではGBDTの正解率が80.0%となった。(著者抄録)

シソーラス用語： 機械学習 ,  内視鏡下手術 ,  *副鼻腔 ,  医用画像 ,  サポートベクトルマシン ,  *画像認識 ,  主成分分析 ,  ディシジョンツリー ,  画像処理 ,  *呼吸器系
準シソーラス用語： 内視鏡画像

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  内視鏡下副鼻腔手術 ,  技量 ,  評価