特集JVRSJ Vol.9 No.2 June, 2004

デジタルヒューマンと VR8521

頭部模型と患者の生理心理反応モデルによる副鼻腔炎手術シミュレータ
酒井健作
産業技術総合研究所[4] を行っている．このうち本稿では，頭部模型と心理・1．はじめに生理反応モデルについて紹介する．

従来，医療技術は実際の現場での経験という形で習得されてきた．しかし，熟練医の指導下とはいえ，技術的2．副鼻腔炎と内視鏡下手術に未熟な状態で患者に接することによる潜在的危険性を否定できない．内視鏡のモニタに注視するあまり，患者本題に入る前に，“ 副鼻腔炎 ” について説明する．このが痛みで足をばたつかせているのに全く気づかなかった

疾患はいわゆる “ 蓄膿症 ” のことである．鼻の中は非常にという経験談も聞く．

入り組んだ構造を持っており，鼻の穴から喉へ至る通路のバーチャル・リアリティ技術は，本物の患者ではない

脇に副鼻腔 ( 図 1) と呼ばれる空洞が複数存在している．こが，本質的に実際の患者と同様の振る舞いを再現できる．

れら副鼻腔から鼻の穴に至る通路が塞がれた結果，副鼻本物の患者に苦痛を与えることもないし，失敗や試行錯腔内に排泄物の停留をきたし，粘膜炎症やポリープが発誤が許されるという点で医療教育が抱えるこの問題の一生する．鼻風邪をひいた時に額が重く感じるのは，頭蓋つの ( 唯一かもしれない ) 解決策である．

骨の額の位置にある前頭洞内の粘膜が炎症を起こしていところで医療技術というと，手術器具の使い方や速さるからで，軽度の急性副鼻腔炎と診断される場合もある．

といった点に注目が集まる．しかし，“ 流れるような鉗

内視鏡下手術では，外径約 5mm の内視鏡と鉗子などの子さばき ” だけで手術を完遂することはできない．安全で患者に対する負担の少ない手術を行うためには，鉗

副鼻腔��������� �������

子や内視鏡などの手術器具を上手く扱う “ 機械的スキル ”

脳 �����前頭洞������� �����と，患者の状態を的確に把握し，適切な事前・事後処置篩骨洞������� �����を施すという “ 手術構成スキル ” の二つを備えている必要がある．優秀な医師は，一流の職人であり，ディレクターでなければならないわけだ．
産業技術総合研究所人間福祉医工学研究部門とデジタ
ルヒューマン研究センターでは，局所麻酔下で行われる副鼻腔炎手術を対象とし，機械的スキル研修のための患

上顎洞��������� �����者模型開発 [1][2] とスキル評価手法の研究 [3]，手術構成
スキル研修のための患者の心理・生理反応モデルの研究

図121

副鼻腔の構造篩骨洞
������� �����

8622

日本バーチャルリアリティ学会誌第 9 巻 2 号 2004 年 6 月特集

デジタルヒューマンと VR

�����
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内視 ���
鏡操 ���
作
時 ��間�

�回目

�回目

�回目

図 2 精密副鼻腔モデル（左図：全体像、右上図：摂子で穴を開けている様子、右下図：鉗子で穴を広げている様子）人間福祉医工学研究部門

図 3 頭部模型を用いたタスク評価例（●：熟練医、▲：研修医、×：未経験者）
人間福祉医工学研究部門

手術道具を鼻腔内に同時に挿入し，鼻腔内のポリープやを組み合わせることで構築している．本模型の試作には，鼻腔から副鼻腔へ至る通路を塞いでいる病的粘膜や薄板石膏材料による Z406 (Z Corp., U.S.A.) およびナイロン状の骨壁を除去する．これにより鼻の穴から各副鼻腔へ材料による SinterStation 2500 plus (DTM,U.S.A.) の二種のの通り ( 換気と排泄 ) を改善させ，術後に行う投薬治療時粉体 RP 造形機を用いた．試作機を図 2 に示す．の抗生剤の到達性を向上させる [5]．
3.2
3．頭部模型

特徴と使用例

複数の耳鼻科医の評価として，実際の手術での内視鏡内視鏡を用いて局所麻酔下で行なう低侵襲手術は，日画像と比較しても，出血の有無以外は非常に良く似た内帰り手術が可能であり，患者にとって体力的・経済的負部構造が再現できているという感想を得ている．特に樹担が軽減される．一方，医師にとっては，従来の切開手

脂膜を用いた部分は，材料と構造の試行錯誤の結果，精術と比較して，視野・操作空間とも著しく制約されてい密な形状と生体に近い手応えを再現できているという感るだけでなく，副鼻腔内の構造が極めて複雑で，薄い骨想を得た．なお，手術操作で切除・開放の対象となる部

壁を隔てて視神経・頭蓋底・動脈等の重要臓器が隣接し位は交換可能な部品として設計してある．また，本模型ているため，高度な手術手技の研修が必要となる．

は手術器具を選ばないため，新しい手術器具や術式の開しかし，献体や動物による研修の実施数は十分とは言発にも用いることができる．さらに，CT を含む X 線画えず，これらを用いた手術研修は今後実施が困難になる像の撮影が可能であるため，手術ナビゲーションシステことも予想される．また，残念ながらバーチャル・リアムの研修にも適用可能である．

リティ技術による手術シミュレータ・モデルは，組織変本模型は 6 軸の力覚センサ ( ニッタ株式会社製 ) を備

形・破断を計算するソフトウェア面および反力 ( 手ごたえており，研修者の操作力を計測することができる．先え ) 呈示装置というハードウェア面でもいまだ研究開発

述のとおり，薄い骨壁を隔てて重要臓器が位置している途上であり，しかも非常に高価である．そこで，解剖学ため操作力は重要な手技評価指標となる．また，三次元的に正確かつ精密で，破壊なども含む内視鏡手術操作が位置測定装置 (POLARIS, Northern Digital 社製 ) と組合せ可能な頭部模型の開発を進めている．

ることにより，模型内での内視鏡と鉗子の位置計測も行っている．狭く複雑な空間内で操作を行うため，内視鏡と3.1

作成方法

鉗子の位置関係を上手く調整しないと手術部位と鉗子先(1) 実際の人間の X 線 CT 画像と専門医師の解剖学的端を同時に内視鏡画像内におさめることができない．ま知見に基づいて，鼻腔内骨格と粘膜の 3 次元形状を計算た，鼻腔内では内視鏡と鉗子が常に干渉しているため，機上に構築し，(2) ラピッドプロトタイピング (RP) 技術

無理な力を加えた際に鉗子がはじかれ，弾みで重要臓器により複雑で内部構造のある副鼻腔形状を再現した．まを損傷してしまう可能性もある．したがって，手術部位た，RP 造形装置の解像度限界 ( 約 0.5mm) 以下の部分構と内視鏡，鉗子の位置関係も重要な評価指標となる．

造 ( 副鼻腔内の薄い骨壁部分など ) は，(3) 樹脂膜の被覆

実際の評価例を図 3 に示す．同一タスクを 3 回繰返し

22

特集

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デジタルヒューマンと VRた時の熟練医，研修医と被経験者の操作時間のプロット

心拍数 �����である．熟練医の操作の速さと研修医の研修の効果が示���されている．

��8723

疼痛発生
安定安定��

4．患者の心理・生理反応モデル

��

さて，精密な構造を持ち，破壊も可能な頭部模型では麻酔・休憩区間
手術区間あるが，この模型は認知機能も心理・生理機能も持っていない．したがって人間であれば悲鳴を上げそうな力を加えても呻き声も上げなければ，緊張による血圧変化も

図4示さない．一方，実際の患者は様々な反応を返してくる．

心拍数
区間内平均心拍数

手術進行と患者反応（心拍数）例

局所麻酔下の患者は普通に会話できる程度の意識レベ

連続血圧値，精神性発汗量，脈波，呼吸数と振幅，手術ルを保持している．その結果，手術操作による圧や音，枕圧，医師との会話と疼痛の訴えを記録している．医師

さらには麻酔で抑えきれない疼痛を知覚している．骨壁側については，手術進行の様子を内視鏡映像と手術室全破壊時にはバキッという痛々しい音が手術室内に響き渡体の映像を 2 台のビデオカメラで記録している．

るし，疼痛や力みで汗だくになる時もある．これら心的4.2

ストレスや疼痛は，循環動態に影響を与え，血圧上昇・手術操作と心理・生理指標の解析低下や出血量の増加を招く [5]．また疼痛が著しい場合，医師から患者に与えられる作用は，(1) 破壊・切除な患者が耐えられずに手術を途中で中止するケースもある．

どの侵襲的な手術操作と (2) 患者状態を安定に保つため一方の医師は，このような患者反応を未然に防ぐための事前処置・事後対処操作にわけられる．本稿では，(1)に事前に麻酔を施し，疼痛発生時には操作を中断して麻が患者に与える影響について示す．

酔追加と休憩を入れる．痛みが強い場合は長めの休憩時

内視鏡映像と手術室映像に基づいて，医師の手術進行間をとる．血圧上昇や出血が著しい場合は，降圧剤や止をセグメント化した．この作業は専門医の指導のもと手血剤を投与し休憩時間を調整する．その他，血圧低下時作業で行っている．この結果，各手術区間内は四つの連には体位調整 ( 足を高くする ) などの対処を行う．図 4 は続する操作段階 ( 準備，開放，後処理，麻酔 ) に分けら

心拍数変化グラフであるが，グラフ内の白地部分は手術れることが示された．これらの操作段階について，患者区間，灰色部分は麻酔追加後の休憩区間を示しており，の反応指標を対応づけ，手術操作が患者に与える影響をこれらの繰返しにより手術が進行していることがわかる．

解析した．

このように，医師は患者の心的ストレスを安定に保ち，患者反応指標は，人間工学や生理学の知見 [6][7] に基

心拍・血圧の極度な変化を生じさせないという手術進行

づき，疼痛および緊張感の指標である心拍数，呼吸数スキルが必要となる．またそのためには，医師と患者間と振幅を用いた．手術操作指標は，操作段階の種別に加の相互のやりとり，すなわち手術操作や対処策が患者にえ，操作部位，使用器具，操作量 ( 回数 ) を用いた．こ対してどのような影響を与えるか？という因果関係を理

こでは連続する二つの操作段階について患者反応指標解し知識として保持することが必要となる．

値の差 ( 変化量 ) に注目し，操作段階間で統計的に有意

そこで筆者らは，個々の手術操作や進行状況に応じて，差があるかどうかを二元配置分散分析により調べた．ま状態と反応を変化させる患者モデルの研究を進めている．

た，有意差が認められたものについては，多重比較検定(Games-Howell 法 ) を行った．すべての分散分析および4.1

多重比較検定の有意水準は 1% 水準とした．なお本稿で手術進行の計測示す解析は患者 6 名分のデータを用いた．

モデル構築に用いるデータは実際の手術現場で収録している．産業技術総合研究所倫理委員会の承認を受けた

図 5 に結果を示す．三つの患者反応指標とも，操作段同意書を使用し，計測・解析・データ公表の同意を得た

階間で有意差が認められ，患者間の有意差が認められな患者について計測を行った．

かった．この結果から，患者反応は操作段階の影響を受

計測項目は，実際の手術中に計測を行うため，手術進けていることが示された．すべての指標値において，開行を妨げず，患者に負担の少ない機器を用いる必要があ

放段階での減少傾向，続く後処理と麻酔段階での増加傾る．
医師との検討の結果，患者の反応指標として，心拍数，向が顕著である．開放段階では三つの反応指標値とも有23

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特集

意に減少している．これは，患者が身構える事により生デジタルヒューマンと VR

心拍数(bpm)

呼吸振幅(:mV) 呼吸数(rate/10sec.)

1050-5-103020
100-10-20

じる “ 息こらえ動作 ” を示しており，この影響によって心拍数低下が生じていると考えられる．続く後処理段階
では，呼吸振幅・回数とも増加しており，息こらえ状態から解放された状態であると考えられる．さらに麻酔段
階では，呼吸数は変わらず呼吸振幅が増加している事か

準 開 後麻備 放 処酔理ら，深い呼吸 ( リラックス ) が行われていると考えられる．
次に，疼痛の有無，操作圧 / 操作音の有無，操作部位の移動が心拍数に与える影響について示す．図 6 に各

図54

準 開 後麻備 放 処酔理

3210

準 開 後麻備 放 処酔理

操作段階の影響

事象における心拍数変化の分散分析結果を示す．このうち “move-in” は，手術器具が鼻腔の奥へ向かって移動

心拍数�����した場面を示し，“move-out” は奥側から手前へ移動し1050-5-10た場面を示す．
この結果，疼痛時や操作圧・破砕音発生時に，心拍数促進が生じる傾向が強いことが示された．これは交感神経の機能亢進によると考えられる．次に，move-out 時の心拍数促進は，手術器具が引き抜かれることによる息こ�������������

拍数抑制は，手術器具が自分に向かって押し込まれると���疼痛、操作圧/音知覚時���������� （奥方向へ器具移動時）
�����������（奥手前方向へ器具移動時）

いう圧迫感による息こらえ動作の促進によると思われる．

図6

らえ動作の緩和の影響と思われる．逆に，move-in 時の心疼痛、操作圧 / 音、器具移動の影響

最後に，部位別の疼痛と操作圧・破砕音の発生頻度 ( 図7) を示す．図中の左側から鼻腔手前，右側が最深部で50%ある．中鼻甲介内側 (MT-IS)，上鼻甲介 (SRT) はともに手40

術器具を到達させるのが困難な部位であり，大きな操作30圧がかかる．篩骨洞 (ES) の特に底面は炎症を起こしている場合が多く，麻酔効果が低く比較的疼痛が発生しや2010すい．医師の経験的知見でも疼痛発生頻度が高いと言わ0��

れている．また，上顎洞 (MS) は構造的に歯神経近傍に位置するため疼痛発生頻度が高い．歯の治療時に神経を図7

触られて痛みを感じることがあるが，これはその神経を�����������������

部位毎の疼痛、操作圧 / 音の発生頻度上側から刺激されていることになる．
問題である．(2) 研修者が習得すべきスキルは，患者に4.3起こりうる変化の候補を列挙し，可能性 ( 確率 ) の高いモデル構築の方針

患者反応モデルの研究は，1960 年代後半から進めら変化に対処していく意思決定能力であり，実際の手術にれている [8]．現在では製品化 [9][10] も進められ，医療教おいて，あり得る患者について，起こり得る変化を確率育に役立てられている．これらは生理学と薬理学的反応値という属性を持たせて記述する方が有効そうである．

を再現するモデルで，主に麻酔医の研修に用いられてい筆者らは，ベイズ理論に基づくベイジアン・ネットワー

る [11]．また，1980 年代には循環器系モデル [12-14] の研

ク [16] を用いてモデル構築を進めている．ベイジアン・究が見られ，救急救命医の研修 [14] や人間工学分野 [15]ネットワークは，複数の確率変数 ( 事象 ) 間の定性的なの研究で用いられている．これらのモデルは数理モデル

因果関係をグラフ構造により，また個々の変数間の定量や定性プロセス・モデルを用いて構築されている．

的な関係を条件付確率により表現し，不確実性を含む事

一方，筆者らは確率論に基づくモデル化を進めている．

象の推論や適切な意思決定に利用される確率モデルであ

これは，(1) 筆者らが対象としている患者の認知・心理る．これにより実現される教育効果は，(1) 手術操作と的振る舞いは，感覚や感情という不確実性を多分に含む

患者反応の因果関係をモデル構造に基づいて学習でき，

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その可能性も同時に学習できる．(2) 最大確信度に注目

患者への入力（手術操作）

することで，通常，最も起こり得る手術シーンや，重要感覚受容認知・行動なシーン，例えば疼痛発生率の最も高いシーンなどを重医師への出力（患者反応）

器具の動き点的に繰り返し学習することが可能となるし，逆にランダム ( もちろん妥当な範囲で ) な患者反応パターンによる学習も可能となる．

直前の操作種4.4

現在の操作種

呼吸動作
心拍変動

（�）

（�）

操作段階

モデル構築と結果モデル構築では，BayoNet( 開発：産総研，販売：( 株 )数理システム )[17][18] を用いた．

操作部位

解析結果に基づいて確率変数の候補を列挙し，確

痛みの有無
（�）

率 変 数 間 の 因 果 関 係 の 構 造 を MDL 情 報 量 基 準により求められたスコア値により比較・選択した．
次にモデルの構造について考察する．モデル構造 ( 図心的ストレス
操作圧/音の知覚

操作器具(MinimumDescription Length Principle：最小記述長基準 )図8

手術操作ー患者反応モデルの構造

8) において，(1) 呼吸動作は現在の操作段階と器具の移動方向から予測されることを示す．(2) 疼痛と操作圧/ 音の発生確率は，それぞれ現在の操作部位と操作器具により予測される．(3) 心拍数変化方向は，操作段階，50%呼吸運動と心的ストレスの有無により予測されることが

40

示された．
構築したモデルは，前区間と現区間の操作種，操作30

部位と器具を観測値 ( 入力値 ) として与え，疼痛と操作

20

圧 / 音の有無とそれによる心拍数促進 / 抑制確率を出力10する構造となっている．ベイジアンネットでは確率推論

0[15] を行うことにより，観測値以外の変数の確率分布を解析データの頻度確率モデル出力(確信度最大値)

����������������

���

求め，確率値が最も大きい状態をその変数の予測結果 ( 確信度最大値 ) として得ることができる．

図9

ここでモデルの出力例を示す．図 9 は解析に用いた患解析データとモデル出力値の比較（部位別の心拍上昇頻度）者のデータ ( 解析データ ) と，構築したモデルの出力 ( 確信度最大値 ) を比較したグラフである．解析データの頻度確率とモデルの確信度最大値との平均誤差は 1.6 % で解析データ(頻度確率)
未使用データ(頻度確率)
モデル出力(確信度最大値)あり，最大でも 9.5 % の誤差であった．図 10 は，今回の解析に用いなかった患者データ ( 未使用データ ) との比較100%結果である．解析データとの平均誤差は 5.9 %，
未使用デー

80

タとは 7.5 % であり，最大でも 8.7 % の誤差であった．

60

5．おわりに

40

頭部模型については，その構造の精密さや破壊可能と20いう点で耳鼻科医の評価を得ている．今後は，手術操作

0

情報 ( 患者に加えた力・内視鏡位置など ) の計測・呈示

準備

開放

後処理

麻酔システムなどと統合し，スキル評価 [3] が可能な手術手
技研修システムとして発展させる予定である．

図 10

患者反応モデルに関しては，今回，個々の手術操作に対す

25

8925

解析データ、未使用データとモデル出力値の比較（操作段階別の心拍上昇頻度）

9026

日本バーチャルリアリティ学会誌第 9 巻 2 号 2004 年 6 月特集

デジタルヒューマンと VR[6] 下野太海，大須賀美恵子，寺下裕美：心拍・呼吸・手術操作

血圧を用いた緊張・単調作業ストレスの評価手法の検・操作力・内視鏡位置[7] 深井喜代子：痛みを測る - 痛みはどこまでわかるか，研修者

熟練医との討， 人間工学，Vol.34,No.3, pp.107-115 (1998)
臨床看護，Vol.25,No.3, pp.410-418 (1999)

頭部模型[8] Denson JS. and Abrahamson S.:A computer-controlled

手術操作・心拍・血圧 手技比較
・疼痛の訴えpatient simulator, The Journal of theAmerican MedicalAssociation, Vol. 208, No.3,pp.504-508 (1969)[9] MedSim: http://www.medsim.com/.

予測結果[10] GasMan®: http://www.gasmanweb.com/.
[11] Doyle DJ.: Simulation in Medical Education:Focus on
Anesthesiology, Med Educ Online,2002; 7: 16,

仮想生体モニタ
図 11

相互作用モデル

http://www.med-ed-online.org/.
[12] Van Roon, AM., et al.: Simulation of heart rateand

頭部模型・心理生理反応シミュレータ（構想）blood pressure effects of mental task load,Proceedingsof the 12th annual internationalconference of the IEEEEMBS, pp.703-704 (1990)

る細かな患者反応という一方向のモデルについて紹介した．
次のステップとして，患者反応とそのとき医師が選択[13] Kuipers, B. Qualitative Simulation in MedicalPhysiology:

した対処策 ( 麻酔追加や休憩挿入 )，その対処策に対するA Progress Report. TechnicalReport, MIT/LCS/TM-280 (1985)

患者反応というように医師と患者の “ 相互作用 ” のモデ[14] Cavazza, M. and Simo, A.: A virtual patientbased on

ル構築，また，手術進行という文脈 ( コンテキスト ) とqualitative simulation, Proceedings ofthe 8th international

患者反応，すなわちコンテキスト依存性を考慮したモデ

conference on Intelligentuser interfaces, pp.19-25 (2003)[15] 大須賀ほか：心臓血管系モデルを用いた自律神経指ル構築を進めている．

標の解釈，BME, 11-1, pp.75-85 (1997)

このような患者反応モデルを，機械的スキルをトレーニングする物理シミュレータ ( 頭部模型 ) と統合するこ[16] Russel S. and Norvig P.: Artificial Intelligence, A ModernApproach, Prentice Hall (1995)とにより，手術中の患者反応を研修者に提示できるトレーニング・システム ( 図 11) を構築していきたいと考[17] 本村陽一：ベイジアンネットによる確率推論技術，計測と制御，Vol.42, No.8, pp.649-654 (2003)

えている．

[18] BayoNet: http://www.msi.co.jp/BAYONET/ index.html.
参考文献[1] 持丸ほか：内視鏡下鼻腔手術トレーニング用模型シ【略歴】

ステム「タナカさん」，ヒューマンインタフェースシ

酒井健作（SAKAI Kensaku）

ンポジウム 2000 論文集，pp.511-514(2000)(独)産業技術総合研究所デジタルヒューマン研究センター[2] 山下ほか：内視鏡下鼻内手術手技研修用精密ヒト鼻JST-CREST

研究員

腔模型の開発，第 12 回日本コンピュータ外科学会大2001 年，筑波大学大学院博士課程工学研究科電子・情会論文集，名古屋大学 (2003)

報工学専攻修了．同年，博士 ( 工学 )．同年，産業技術[3] 山内ほか：内視鏡下鼻内手術トレーニングシステム

総合研究所特別研究員．2002 年より科学技術振興機構

による手術スキル評価手法，日本コンピュータ外科学

CREST 研究員として産総研デジタルヒューマン研究ラ

会誌，Vol.4, No.1, pp.13-19 (2002)

ボ (2003 年より研究センター ) に所属．ユーザインタ[4] 酒井，持丸，横山：局所麻酔下副鼻腔手術におけるフェースと知識処理，人間の心理・生理反応解析とモデ

手術進行と患者反応モデル構築のための生理指標解ル化の研究に従事．

析，生体医工学，Vol.41, No.4, pp.483-492 (2003)[5] 大西俊郎ほか：内視鏡的副鼻腔手術，メジカルビュー
社 (1995)

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