[1O5-OS-18b] 医学・生物学データを活用したAIの創出

[1O5-OS-18b-01] 心臓超音波検査におけるプローブ操作の影響と熟練度解析

関根 大毅¹、〇吉備 笙子¹、三上 弾¹、木原 尚比呂²、武井 康悦²、大和 淳司¹ (1. 工学院大学、2. 東京医科大学)

キーワード：人工知能、医療

心臓超音波検査では、プローブを肌に当てて心臓の断面画像を取得し心機能を評価する。技師には、適切な心断面を取得するためのプローブ操作力と画像からの状態の読解力が求められ、熟達には約一万件の経験が必要とされる。著者らは、この長期にわたる熟達のための負荷を軽減するため取り組みを続けている．本研究はその一環であり、プローブ操作の検査結果への影響の解析である。具体的には、シンプソン法でのEF値計測時にIMUセンサで取得したプローブ姿勢から、基本統計量に基づく8種のプローブ姿勢特徴を用いてランダムフォレストによるノービス・ベテラン判別器の構成、SHAP値による特徴量分析を行った。その結果、ピッチ回転量の増加はノービス認識に繋がり、ロールの標準偏差の低下は心断面画像への高い評価を示した。また、EF値の誤差要因となりやすいピッチ回転量を抑えつつロールとピッチを連動する操作は、安定した断面画像を得るための重要な操作特性と分かった。これら知見を応用した支援はプローブ操作の習得を促進するものと期待できる。現在、位置を考慮した分析をめざして可視光カメラとARマーカーを用いたプローブ位置姿勢の計測を進めている。