微小触感センサーが低侵襲手術で組織を判別

ドレスデン工科大学（TUD）、スタンフォード大学、カールスルーエ技術大学（KIT）の共同研究チームは、最小侵襲手術において外科医の触覚を補完する高解像度タクトセンサー「MISTac」の開発に成功した。研究を主導するTUDのロボティクス研究所LASR Labのカルランダ教授らは、従来の人体内部挿入用センサーの大型化課題を解決し、直径8mmのトローカに適合する微型化を実現した。 MISTacの技術的革新は、軟性エラストマー製センサー tip の変形を光ファイバーバンドル経由で通常サイズのUSBカメラへ伝達するモジュール式構造にある。 tip に加えられた力が軟性部材を変形させると、その形状変化が内部のイメージングファイバーを介して外部カメラへ光学伝達される。この映像データを基に人工知能モデルを学習させることで、接触力の推定や組織硬度の評価が可能となる。市販カメラとセンサー tip の分離設計により、光学部品の単体交換・修理が容易であり、高価な微型カメラ依存から脱却したコストパフォーマンスも確保している。 研究チームは麻酔下にある豚を用いた生体実験で実用性を検証した。体内に挿入したセンサーを用いて正常肝臓、焼灼肝臓、脾臓、結腸のデータを集積し、機械学習モデルに触覚映像を学習させた結果、AIは接触情報のみから各組織を高精度で分類することに成功した。また tip は交換・廃棄可能な仕様となっており、滅菌工程の省略による感染リスク低減と運用コスト削減を同時に実現している。 カルランダ教授は、視覚ベースのタクトセンサリングを微型化し、市販光学機器とAI解析の組み合わせで医療現場へ適用できる道を開いたと総括する。今後は腫瘍などの異常部位を検出・局在化させるAI認識精度の向上と、ソフトウェア基盤の強化に開発重点を置く。設計仕様はGitHub上でオープンソース公開されており、産学連携による臨床実証や医療機器への本格搭載が期待されている。本技術は、内視鏡手術の安全性と診断精度を向上させる次世代ロボット外科システムの基盤として、医療ロボティクス分野で重要な知見を提供する。