H4-4

VR 型内視鏡手術訓練シミュレータにおける評価手法の開発
A Development of Evaluation method in VR-type Laparoscopic SurgicalTraining Simulator
長坂 学*1, 平井 俊之*1, 石井 隆司*1, 槙山 和秀*2
Manabu NAGASAKA*1, Toshiyuki HIRAI*1, Ryuji ISHII*1, Kazuhide MAKIYAMA*2*1 三菱プレシジョン株式会社*1Mitsubishi Precision co., ltd.
*2 横浜市立大学*2Yokohama-City University
Email: mnagasaka@mpcnet.co.jp
あらまし：内視鏡手術は，手術創が小さく患者への負担が少ないが，術者にとっては技術的に難しい手術である．この手術をトレーニングする機器の一つとして，VR 型手術訓練シミュレータがある．
本論では，このシミュレータでの仮想空間上で取得される，術具先端の位置座標に対し，短時間差分電力を用いた新しい技量評価手法を提案する．横浜市立大学 泌尿器科医師の協力のもと，操作実験を行い，本手法の有効性を確認した．
キーワード：内視鏡手術，VR 型手術訓練シミュレータ，短時間差分電力，技量評価

1.

はじめに

内視鏡手術は患者の体への負担が極めて小さく済
むため，近年飛躍的に発展している．一方で，術者にとってこの内視鏡手術は技術的に難易度が高く，術具操作の訓練を目的とした様々な教育・訓練手法が用いられている．手術シミュレータもその一つであり，訓練装置として，訓練評価を定量的に示すことは重要である．特に内視鏡手術では，ターゲッテ
ィング（術具を対象臓器に接触させるため移動させる操作）技術は重要な基本技術であり，これを評価する手法を開発した（※）．※特願 2017-247939「手術操作具の操作の評価方法及び評価装置」

a)内視鏡手術イメージ※b)当社手術シミュレータ※<http://www.irasutoya.com/2015/03/blog-post_67.html>

図 1 内視鏡手術と訓練シミュレータ

2.

提案手法

手術スキルの高い術者の特徴の内，ターゲッティ
ング技術の要素として，１）術具の動きに迷いがな
く動作が停滞しない（評価項目１：空白時間），２）術具の動きに無駄が無い（評価項目２：トータル電力），の 2 つに注目し，これを評価する指標を提案する．本提案手法では，短時間領域の差分の電力によ

図 2 STPOD 計算模式図
り評価することから，Short-Time Power of Difference(STPOD)法と命名した．STPOD 法は単純な積和演算のみで計算でき，リアルタイム評価に適している．
図 2 は STPOD 法の計算模式図であり，以降に詳細を記す．
それぞれの評価指標のための差分電力を求める．tを時間，x を位置とした，時系列データ（ti, xi）i=1,2,…,n があり，これを短時間 [ts, ts+1] で区切る．この1 区間における解析データ数を N 個とする．時系列データのサンプリングタイムをΔt=(tn+1-tn)とすると，1 区間の解析範囲の時間はΔtN となる．また，隣り合う解析区間のオーバラップ率を 100α[%]とする．
解析区間 Si での時間 tn の範囲は以下のようになる．
Si = [ta,･･･,tb](1)
ここで，a = N･i - N･(i-1)･α+1
b = N･(i+1) - N･(i-1)･α
ある一区間に注目し，改めて，t1, t2,…,tn として，解析手法について述べる．
まず，術具の位置座標について式(2)に示すとおり，区間内の基準関数との差分をとり，次に式(3)で窓関数を乗じ，この区間 i での値𝑥 を計算する．
𝑥 = 𝑥 − 𝑓 (𝑥)(2)
ここで，基準関数𝑓 (𝑥)については，評価項目１の― 355 ―教育システム情報学会 JSiSE2019
第44回全国大会 2019/9/11-9/13【解析条件】
短時間区間：0.2[s]，オーバラップ率：50[%]
本タスクではターゲットに応じて操作する左右の手は決まっており，区間毎に操作対象側の手の評価値を抽出し，合算して評価する．

𝑥 ，評価場合は，その区間での平均値𝑓 (x) = ∑項目 2 の場合は，回帰直線𝑓 (x) = 𝑎 𝑥 + 𝑏 とする．
これに，窓関数 w(t)を乗じる．
𝑥 = 𝑥 ∗ 𝑤(𝑡 )(3)
ここで，窓関数としてハニング窓関数（式(4)）を用いた．
w(𝑡 ) = 0.5 − 0.5𝑐𝑜𝑠 2𝜋(4)式(3)より，電力𝐏を計算する．すなわち，ベクト𝑥⋯ 𝑥 ] と表すと，電力𝐏は式(5)ルX = [𝑥で与えられる．
𝐏 =X∙X(5)以上により，評価項目１と評価項目２に対し，区間毎の電力が計算できる．区間[ts, ts+1], s=1,2,…,S に対する電力を P1,P2, …,PS とすると，これを元に，次の指針で評価する．
評価項目１：空白時間
電力𝐏が閾値以下のとき術具操作が停止状態とみなし，停止した時間（閾値以下の時間の総和）Ts を求め，値が小さいことを評価値とする．値が小さいことは動作の停滞が少ないことを意味する．
評価項目 2：トータル電力
各区間[ts, ts+1], s=1,2,…,S に対する電力をそれぞれP1,P2, …,PS とすると，式(6)に示すトータル電力𝑃 を求め，値が小さいことを評価値とする．
𝑃 =∑ 𝑃(6)
この値が小さいことは，術具が直線的に移動し，無駄な動きが少ないことを意味する．

3.

評価試験

3.2 試験結果
各被験者に対して，横軸を実施回数，縦軸を操作時間，トータル電力，空白時間とした結果を示す（図4）．値が小さい方が，習熟度が高い評価となる．
本試験では，繰り返し実施することによる学習効果について評価する．傾向としては，試行初期の数回は顕著に値が下がり，ラーニングカーブが描かれる．試験でのターゲットのパターンが切り替わる（11回目，21 回目）ときに，評価値が上がり戸惑っている傾向があるが，11 回目の切り替えよりも 21 回目ではそれほど，値が上昇しないため，学習効果が見られる．
3.3 適用アプリケーションの拡張
本手法を，ターゲッティングだけでなく複合な操作を行うアプリケーションに適用した結果を示す．
アプリケーションは，左手でチューブ状の物体を掴んで位置を調整し，右手で挟み込みクリップするタスクである（図 3（b））．
本タスクを別の被験者 4 名（熟練医 2，若手医師 2）で試行した（図 5）．各項目での評価の低い（値が大きい）データを 1 として正規化し，各評価項目との比較を行った．本試験により各被験者の差異として，プレイ時間の長い（技量の低い）要因が，無駄な動きが多いのか，操作が停止しているのかがわかる．

4.

共同研究先の横浜市立大学の協力を受け，評価試
験を実施した．ターゲッティング技術を目的としたシンプルなタスクのアプリケーションで有効性検証試験を実施した．その後，複合的な操作となるタスクアプリケーションでの適用を行った．

おわりに手術手技に重要なターゲッティング技術について，今回提案の STPOD 法により評価点とスキルレベルとの関連が得られることが解った．また，訓練を繰り返すことで学習の効果が見られた．さらに複雑なタスクにも適用し，技量分析に有効な評価であった．

3.1 試験方法【被験者】泌尿器科医師 7 名（医師 2，研修医 5）【試験アプリケーション】ハンド・アイ・コーデ
ィネーション：赤・白の 1～10 までナンバリング
表示した球を１から順番に術具で触っていく．赤い球は右手で，白い球は左手で操作する（図 3(a））．
【試験手順】
球の配置を同一パターン連続 10 回，3 パターン実施する（計連続 30 回）a)ハンド・アイ・コーディネーション b)クリップ
図 3 アプリケーション画面― 356 ―

配置パターンの切り替わり

配置パターンの切り替わり

図 4 試行回数による評価値の変化

図 5 クリップアプリケーション適用結果