計測自動制御学会東北支部 第 349 回研究集会 (2024.7.12)
資料番号 349－1

ステレオ視による鶏胸肉血管モデルの血管深さ推定
Estimation of blood vessel depth in chicken breast vessel model by stereo viewing〇菅原聖弥*，大竹真央*，佐川貢一*〇Seiya Sugawara*，Mao Otake*，Koichi Sagawa**弘前大学*Hirosaki University
キーワード：自動穿刺(Automatic puncture)，ロボットビジョン(Robot vision)，屈折(Refraction)，模擬血管(Simulated blood vessel)，深さ推定(Depth estimation)
連絡先：〒036－8561 青森県弘前市文京町 3
弘前大学大学院 理工学研究科 理工学専攻 機械科学コース 佐川・大竹研究室
菅原聖弥，Tel:090－4316－0116，Email:h24ms517@hirosaki－u.ac.jp
度の検証を行う。

1. はじめに
今日の臨床検査において，採血は病気の予2. 原理

測や診断を行うために必要不可欠である。しかし，人員不足による検査時間の長期化 1)や本研究では，最初にモデルの皮膚表面形状

血液接触による感染症の危険などの問題がを計測し，その後に血管位置推定を行う。

ある。これらの問題を解決するために採血のFig.1 は皮膚形状計測の原理図である。皮膚自動化についての研究が進められている 2)3)。

形状計測には，ステレオカメラと可視光プロ

従来の研究では，ゼラチンと寒天をベースとジェクタを用いる。プロジェクタから輝線画する平坦な模擬皮膚を利用した血管モデル像を投影し，モデルのステレオ画像を取得すや市販の採血練習用のパッドを対象としたる。カメラ 1 の画像に投影された輝線上の点穿刺実験が行われてきた。本研究の最終的な𝑚1 を定め，カメラ 2 の画像座標系のエピ極

目標は，ヒトを対象とした穿刺実験を行うこ線の式を導出する。次に，カメラ 2 の画像にとである。そして，正確な穿刺を行うために投影された輝線とエピ極線の交点 𝑚2 を求めは，高精度な血管位置の推定が必須である。

る。そして，対応点 𝑚1 ，𝑚2 から三次元点のそこで本研究では，ヒトにより近い外見の座標 𝑀 を計算する。以上の手順を繰り返すこモデルとして，市販の鶏胸肉と模擬血管を使とで，モデルの皮膚表面形状が三次元の点群用したモデルを作製した。そして，より確実として得られる。

な穿刺を行うために，ステレオカメラを利用

Fig.2 は血管の三次元位置推定の原理図でした血管位置推定法で血管深さを推定し，精ある。ステレオカメラで撮影した血管像から，-1-

皮膚平面 𝐿𝑠𝑖,𝑛 の単位法線ベクトル 𝑵𝑠𝑖,𝑛 の内積を求めることで，カメラから入射点 𝒑𝑖,𝑛 に対する入射角 𝜃𝑖,𝑛 を導出する。また，スネルの法則を用いて入射角から屈折角 𝜑𝑖,𝑛 を導出する。
𝜃𝑖,𝑛 = cos−1(𝑵𝑠𝑖,𝑛 ∙ 𝑽𝑖,𝑛 )(1)𝑛𝑎𝑖𝑟sin 𝜃𝑖,𝑛 )𝑛𝑠𝑘𝑖𝑛(2)𝜑𝑖,𝑛 = sin−1 (Fig. 1

た だ し ， モ デ ル の 模 擬皮 膚 内 の 屈 折 率 を

Principle of skin surface shape𝑛𝑠𝑘𝑖𝑛 = 1.50，空気中の屈折率を𝑛𝑎𝑖𝑟 = 1.00acquisitionとした。次に，屈折後の光路を表すベクトル𝒗𝑖,𝑛 を求める。入射角と屈折角の差を，回転角 𝛾𝑖,𝑛 と定義する。
𝛾𝑖,𝑛 = 𝜃𝑖,𝑛 − 𝜑𝑖,𝑛(3)屈折後の光路のベクトル 𝒗𝑖,𝑛 は，視線ベクト
ル −𝑽𝑖,𝑛 を入射点 𝒑𝑖,𝑛 で，式(3)で導出した角度分回転させることで導出する。回転するのに必要な回転軸を表す単位ベクトル 𝝎𝑖,𝑛 は，視線ベクトル 𝑽𝑖,𝑛 と皮膚平面の単位法線ベFig. 2 Principle of 3D position estimation

クトル𝑵𝑠𝑖,𝑛 の両方と垂直である必要がある

of blood vessel

ので，外積を用いて以下のように導出する。

カメラ位置まで向かう単位ベクトルをカメ𝝎𝑖,𝑛 = 𝑽𝑖,𝑛 × 𝑵𝑠𝑖,𝑛(4)ラの視線ベクトル 𝑽𝑖,𝑛 とする。𝑖 はカメラの番号，𝑛 は血管像の分割数である。得られた屈折後の光路を表すベクトル 𝒗𝑖,𝑛 は以下の視線ベクトル 𝑽𝑖,𝑛 と皮膚点群を用いて，視線式で導出する。

ベクトル 𝑽𝑖,𝑛 が入射する皮膚平面 𝐿𝑠𝑖,𝑛 を定𝒗𝑖,𝑛 = 𝑅𝑖,𝑛 𝝎𝑖,𝑛 𝛾𝑖,𝑛 (−𝑽𝑖,𝑛 )義する。この時，皮膚平面 𝐿𝑠𝑖,𝑛 は視線ベクト(5)ルの近傍に位置する皮膚点群を選択し，平面近似することで導出する。本研究では，視線ここで，𝑅𝑖,𝑛 𝝎𝑖,𝑛 𝛾𝑖,𝑛 は −𝑽𝑖,𝑛 を回転軸 𝝎𝑖,𝑛 まベクトルの近傍 3 mm 以内の皮膚点群を選択

わりに角度 𝛾𝑖,𝑛 回転させるロドリゲスの回転した。対応する視線ベクトルと皮膚平面の交行列である 4)。入射点 𝒑𝑖,𝑛 から単位方向ベク点を入射点 𝒑𝑖,𝑛 とする。視線ベクトル 𝑽𝑖,𝑛 とトル 𝒗𝑖,𝑛 方向へのベクトルを屈折光とする-2-と，屈折後の光路を表す三次元直線式は以下のようになる。
𝑳𝑖,𝑛 = 𝒑𝑖,𝑛 + 𝑡𝑖,𝑛 𝒗𝑖,𝑛(6)ただし，𝑡𝑖,𝑛 は任意の実数とする。血管像の始点から終点までの点群を用いて 𝑳𝑖,𝑛 を求め，左右の 𝑳𝑖,𝑛 同士の交点，または二つの直線の最短距離となる二点間の中点を三次元推定位置点とする。得られた点群を直線近似してFig. 3 Chicken breast vessel model

模擬血管の三次元位置とする。

3. 実験
3.1

作製モデル

作製した鶏胸肉血管モデルを Fig.3 に示す。
モデルの寸法は約 50 mm×60 mm×15 mm である。モデルは，模擬血管上部付近で模擬皮膚が少し盛り上がった形状となっている。模擬皮膚には薄切りにした鶏胸肉，模擬血管にはシリコンチューブ(内径 3 mm×外径 4 mm)を使用した。厚さ約 10 mm の鶏胸肉を土台とし，その上に模擬血管を置き，さらにその上Fig. 4

Schematic of experimental apparatus

Fig. 5

Principle of blood vessel depthに模擬皮膚を被せてモデルを作成した。また，模擬血管が動かないように両端を黒テープで止めており，模擬血管には模擬血液を入れている。模擬血液は，水に濃度 0.3 w/v % の模擬血液作製用粉末(11266-080，京都科学)を溶かした溶液と濃度 0.5 v/v % の墨汁を混合して作製した。墨汁を付加することで，近赤外光の吸収特性を実現した。作製したモデルの皮膚表面から血管中心までの深さを超音波画像診断装置で計 3 カ所実測した。その結果，深さの実測値(平均±標準偏差)は3.7 ±0.1 mm であった。

3.2

実験装置

実験装置の概略を Fig.4 に示す。実験装置

measurement-3-

はプロジェクタ，2 台のカメラ，暗幕，模擬血管，画像処理用コンピュータから構成される。本研究で使用するプロジェクタ(SmartBeam Laser, United Object)は，レーザー投写型の充電式超小型モバイルプロジェクタである。プロジェクタを用いて，皮膚表面形状の取得のために輝線を投影した。本研究で使用 す る カ メ ラ (MCM-303NIR, Gazo) は ，USB3.0 で PC と接続可能な CMOS カメラである。モデルの血管像やプロジェクタから投影される輝線を 2 台のカメラによって撮影した。

Fig. 6 Estimated location of blood vessel

それぞれのカメラには，ピーク波長が940 nm の近赤外 LED(OSIR5113，OptoSupply)
を 81 個使用した投光基板を取り付けており，撮影時に点灯，撮影終了時に消灯させるようにマイクロコントローラ(Arduino UNO R3,Arduino)でデジタル信号による制御を行っている。近赤外の光は生体透過性が高く，生体内のより深い位置の情報を得ることが可能であるため，血管のコントラストが明確になる。モデルをカメラで撮影し，血管位置を推定する際，室内光による可視光波長の影響を抑えるため，暗幕によって遮光した。また，
Fig. 7 Comparison of blood vessel depth

計算には MATLAB R2019a を使用した。

3.3

実験方法

った。以下に血管深さの計測方法を説明する。

鶏胸肉血管モデルを適当な位置に配置し，Fig.5 は血管深さ計測の原理図である。血管点

遮光環境下でプロジェクタにより輝線を投と皮膚点を XY 平面に投影し，血管点の二次影して，ステレオカメラで撮影し，皮膚表面元座標を (𝑋𝑏 , 𝑌𝑏 ) ，皮膚点の二次元座標を形状の取得を行った。次に，遮光環境下で鶏(𝑋𝑠 , 𝑌𝑠 ) とすると，血管点と皮膚点との距離胸肉血管モデルをステレオカメラで撮影し𝑑 は，た。その際，カメラに付随する近赤外投光器のみを光源とした。次に，画像からモデルの𝑑 = √(𝑋𝑏 − 𝑋𝑠 )2 + (𝑌𝑏 − 𝑌𝑠 )2(7)模擬血管部のみを抽出し，空気とモデルの境界面でのカメラ視線の屈折の影響を考慮しで表せる。次に，血管点の近傍 2 mm 以内のて模擬血管の三次元位置を推定した。

皮膚点を探索し，外れ値データを除去して，

本研究では，皮膚表面から推定した血管中平面近似により皮膚平面を定義する。定義し心までの深さを計測し，実測値との比較を行た平面式は，以下のように表せる。
-4-

𝑎𝑋 + 𝑏𝑌 + 𝑐𝑍 + 𝑑 = 0

響が無い場合，血管の側面部や下部付近の情(8)報もステレオカメラで撮影できるため，血管ここで，a, b, c, d は平面式の係数である。次深さの推定精度は良くなる。しかし，散乱のに，定義した皮膚平面と血管点の距離を求め影響がある場合，血管の側面部や下部付近のる。血管点の三次元座標 (𝑋𝑏 , 𝑌𝑏 , 𝑍𝑏 ) と皮膚情報が消され，残りの部分から血管軸の探査

平面との距離 ℎ は，を行うため，血管がより浅く推定されると考えられる。モデル内部の光の散乱の影響下でℎ=|𝑎𝑋𝑏 + 𝑏𝑌𝑏 + 𝑐𝑍𝑏 + 𝑑|
√𝑎2 + 𝑏 2 + 𝑐 2

血管深さの推定精度を向上させるには，見え(9)にくい血管の側面部や下部付近の情報を復元させる必要がある。

で表せる。この距離を血管深さとする。本研
究では，分割した血管点ごとに皮膚平面から5. おわりにの深さを計測し，平均を求める。

本研究では，ヒトにより近い外見のモデルとして，鶏胸肉血管モデルを作製した。そし4. 実験結果と考察て，モデルの血管深さを推定した結果，カメFig.6 は，推定した血管の位置を示している。 ラの視線の屈折を考慮した場合の血管は,屈また，Fig.7 は，カメラの視線の屈折を考慮し折を考慮しない場合の血管よりも約 0.6 mmない場合および，カメラの視線の屈折を考慮深く推定された。次に，カメラの視線の屈折した場合での血管深さと，超音波画像診断装を考慮した場合の血管深さと実測値を比較置で測定した血管深さの比較である。まず，すると，血管は約 1.8 mm 浅く推定された。

屈折を考慮しない場合の血管深さ(平均±標

この結果の原因には，モデルの屈折率や，モ準偏差)は，1.3±0.4 mm であった。一方，屈デル内部での光の散乱の影響が考えられる。

折を考慮した場合の血管深さは，1.9±0.5 mm

今後は，屈折率測定装置を使用してモデルのであり，屈折を考慮した場合の方が血管は深屈折率を正確に測定し，モデル内部での光のく推定された。次に，屈折を考慮した場合の散乱を考慮した血管位置推定法の検討を行血管深さと実測値を比較すると，屈折を考慮う予定である。

した場合の血管は約 1.8 mm 浅い位置に推定された。この結果に対する考察として，作製参考文献したモデルの屈折率が妥当ではないことが考えられる。本研究では，作製したモデルの

1) 斉藤順子，井上文緒，小島佳也，松本一博，屈折率を 1.50 と設定した。しかし，このパラ

保嶋実，“弘大病院中央採血室におけるトメータは先行研究で使用していた採血練習

ラブルについて”，臨床病理，Vol.58-用のパッドの屈折率であるため，鶏胸肉血管

6(2010)，pp.577-580

モデルの屈折率とは異なる可能性がある。したがって，推定された血管深さに誤差が生じ

2) 佐川貢一，藤本拓人，小出達哉，長井力，ていると考えられる。次に，モデル内部での“赤外線カメラを用いた非接触位置計測

光の散乱の影響が考えられる。光の散乱の影による半透明皮膚モデル内の模擬血管へ-5-の自動穿刺法の開発”，日本機械学会論文
集，Vol.89，No.917(2023)
3) Alvin I. Chen，Max Loeb Balter，Timothy J.
Maguire，Martin L. Yarmush，“Deep learning
robotic guidance for autonomous vascularaccess”，Nature Machine Intelligence VOL 2(2020)，pp104-115
4) 牧野洋，“3 次元機構学”(1998)，日刊工業新聞社，pp.26-27-6-