金子凜さんが JSME The 8th International Conference on Advanced Mechatronics にて The Finalist of ICAM 2024 Best Paper Award を受賞

研究内容

私は、深層学習による脳外科シミュレーションの高速化手法を開発した。従来手法の有限要素法は精度が高いものの計算時間が長く、リアルタイム処理が困難であった。そこで、深層学習を活用し、有限要素法の計算結果を学習させることで、瞬時に変形挙動を予測するモデルを構築した。結果として、従来手法と比較して計算時間を1/960に短縮し、より直感的な操作が可能となる脳外科シミュレーションの高速化手法を開発した。

研究目的

医師が適切な力加減を直感的に把握できる手術訓練システムの開発が求められる。シミュレーション結果を可視化し、過剰な力が加わった際に警告を表示するシステムを開発し、研修医の技術向上を支援する訓練環境の実現を目指す。