第3回 JSCAS AI Challenge 入賞者

開催にあたり

日本コンピュータ外科学会では、以下のようにJSCAS AI Challengeを開催いたします。今年も腹腔鏡映像からの術具の種類や状態を認識する画像認識プログラムを実現するものです。学部生、大学院生、ポスドク、助教など若手研究者の皆様の積極的な応募をお待ちしています。

なお、日本コンピュータ外科学会では、会員向けに腹腔鏡映像のデータベースも別途配布しています。皆様の研究の検討にご利用ください。

テーマ

内視鏡外科手術の術具自動認識プログラムの開発

課題と評価

課題：
Advanced Challenge：術具の状態認識（把持）
Basic Challenge:術具の種類認識

評価：
模範解答データを基準に、認識精度および評価委員による主観評価

入賞者

Advanced challenge：術具の状態認識（把持）

　・1位　Wang Yifan　様

　・2位　小林　太一　様

 Basic Challenge：術具の種類認識

　・1位　Wang Yifan　様

　・2位　青山　博道　様

日本コンピュータ外科学会は、外科分野の治療面、特に手術支援に関して コンピュータ技術を基礎にした各種の最先端医療機器やシステムの調査・研究・情報交換を行うことを目的として活動を行っています。コンピュータ技術の治療分野への応用は現在ますますその重要性を増しており、これらの諸問題に対する医学的立場・工学的立場からの協力による アプローチは重要かつ不可欠であると考えております。

我が国における内視鏡外科領域でのAI研究の加速は急務であり、研究人材の育成と研究の質の向上が求められている昨今の状況を鑑みまして、この分野の研究開発に新しい寄与を行い、当該分野を発展させることを目的とし、昨年に引き続き本Challengeを企画させて頂きました。

昨年は初の試みとして超音波凝固切開装置の術具認識をテーマに15の研究チームに参画いただき、一次審査を勝ち抜いた10チームにて決勝大会を開催させて頂きました。工学者だけでなく臨床に携わる医師も参画いただき、1回目にもかからわずレベルの高いコンペティションとなりました。本年は術具認識に加え、内視鏡外科手術の中で重要なシーンとなる「把持」を認識頂くテーマも新たに設定しておりますので、研究のレベルに応じたチャレンジを行って頂けるようになっております。

内視鏡外科手術の術具自動認識プログラムの開発

課題：

・Advanced Challenge：術具の状態認識（把持）

・Basic Challenge：術具の種類認識

評価： 

・模範解答データを基準に、認識精度および評価委員による主観評価

最優秀・優秀

Advanced challenge：最優秀(12万円)、優秀(8万円）

Basic challenge：最優秀（6万円）、優秀(4万円)

入賞者

Advanced challenge：術具の状態認識（把持）

　・最優秀/大泉　壮汰（東京大学大学院工学系研究科機械工学専攻光石原田研究室）

　・優秀/堀尾　京太郎（東京大学大学院工学系研究科機械工学専攻光石原田研究室）

 Basic Challenge：術具の種類認識

　・最優秀/大泉　壮汰（東京大学大学院工学系研究科機械工学専攻光石原田研究室）

　・優秀/堀尾　京太郎（東京大学大学院工学系研究科機械工学専攻光石原田研究室）

内視鏡外科手術の術具先端自動認識プログラムの開発

課題：超音波凝固切開装置の先端部セグメンテーションおよび機種（新旧）認識

評価：模範解答データを基準に、f値および抽出結果の評価委員による主観評価

※プログラミング言語は問わないが、以下リンク内のサンプルプログラムの改善を推奨

最優秀・優秀

レベル１：２種類の鉗子を区別するタスク：最優秀(10万円)、優秀（5万円）

レベル２：鉗子の先端を認識するタスク（2種類は区別しない）：最優秀(10万円)、優秀（5万円）

入賞者

レベル1：鉗子の先端を認識するタスク（2種類は区別しない）

・最優秀/吉村仁和さん　（東京大学大学院工学系研究科機械工学専攻光石原田研究室）

・優秀/石田悠さん　（東京大学大学院工学系研究科機械工学専攻光石原田研究室）

レベル2：2種類の鉗子を区別するタスク

・最優秀/吉村仁和さん　（東京大学大学院工学系研究科機械工学専攻光石原田研究室）

・優秀/石田悠さん　（東京大学大学院工学系研究科機械工学専攻光石原田研究室）