Three-dimensional simulation in pancreatic surgery using a deep learning algorithm

膵臓領域の画像解析はソフトウェアでの自動抽出は困難で,外科医の手動修正が必須で膵周囲解剖の知識と労力が必要であった.我々は富士フイルム株式会社と共同研究を行い,deep learningアルゴリズムを用いて設計され,膵実質,膵管,膵周囲脈管の半自動抽出が可能な膵臓解析AIエンジンの抽出精度を報告してきた.膵癌症例においてAIエンジンより生成された3DCG画像の抽出精度について,膵実質,膵管,膵周囲脈管の抽出精度を個別に評価したが,AIエンジンの画像抽出精度の低下は認めず,外科医による最終確認は必要であるものの,膵切除へ充分運用可能であると考えられた.AIエンジンより生成された3DCG画像は実際の手術操作を忠実に再現可能であり,3DCG画像から算出可能な膵切離に起因するパラメーターは半自動で算出・解析が可能となり,客観的な膵切除のリスク因子解析として運用可能であった.