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我々循環器内科医は1m以上あるカテーテルを血管の中に入れて心臓の治療をmm単位で行なっています。

道具が良くなっているので、トレーニングすれば誰でもできる程度の技術なのですが、何を見ながらやっているかと言うと、X線を使った「ただの影絵」を見ながらやっているわけです。
現在は血管内や心臓内に超音波を入れたり(これも2次元)、GPSのような技術で3D mapplngというお絵かきができますけど、それで心臓の中を妄想しながらあーだこーだ言って治療しています。(ほんとに全部がわかっているわけではなくて、新しい技術で確認したら違ったということもあります)

CTやMRIも再構成はできるものの基本的には2次元の絵が元になっています。

何が言いたいかと言うと、そういった2次元の画像データから様々な臓器の3D情報を考えながら治療する必要があり、それには経験が要るし、初学者だと話にもついていけなかったりするわけです。

こういった3Dデータを教育に用いることで、ラーニングカーブが改善することが期待されます。
我々は現在、医学部で解剖という形で人体の構造を学ばせていただいていますが、それを補完する教育ツールになりそうです。

今回は教育目的に限定してCGデータを構成されたということですが、今後、患者個々人のデータにも技術が応用されて、手術や病態の検討に用いることができるようになると、革新的に現場を変えるでしょう。CGで病気の構造を捉えられれば、手術計画や放射線照射計画をより精密にたてられるでしょう。そうなれば、我々の現場に大きく貢献してくれることになると思います。
我々もデータセットやソースコードは可能な限り積極的に公開するようにしていますが、オープン化はやはり大事だと思います。

ただ、いまはオープンソース化の波が大きすぎてデータセットやソースコード非公開とするだけで論文が落とされるという現象も起きているのでやりすぎには注意したいところ。
ホームページによると、脳神経外科医3名と3DCGモデラー4名で、延べ開発時間1200時間以上をかけて作成したとのこと。
https://brain-3dcg.org/
こういう技術の活用に新たなに研究が進むと考えるとワクワクしますね。
凄いけどAI学習用ではなかった、少ないので

じゃあ、なにに使おうか、

標本?人型ロボット?
公共性が高く、教育・研修への可能性も高い。いいね!だと思いますよ。