複合現実装置を用いた患者への放射性医薬品誤投与防止のための患者–放射性医薬品照合システムの開発—複合現実装置搭載カメラで取得した映像を基にした深層学習モデルの開発—

Mitsuru Sato; 佐藤充; Hiromitsu Hoshino; 星野洋満; Masataka Shimizu; 清水正挙; Hiromitsu Daisaki; 大﨑洋充; Toshihiro Ogura; 小倉敏裕; Shota Ichikawa; 市川翔太; Tatsuya Kondo; 近藤達也; Masashi Okamoto; 岡本昌士

doi:10.3769/radioisotopes.740103

複合現実装置を用いた患者への放射性医薬品誤投与防止のための患者–放射性医薬品照合システムの開発—複合現実装置搭載カメラで取得した映像を基にした深層学習モデルの開発—Development of a Patient-Radiopharmaceutical Matching Verification System for Preventing Misadministration of Radioactive Drugs Using Mixed Reality: Development of a Deep-Learning Model Based on Video Acquired by a Camera Mounted on a Mixed Reality Device

佐藤充¹，星野洋満²，清水正挙³，大﨑洋充¹，小倉敏裕¹，市川翔太⁴，近藤達也⁴，岡本昌士⁴Mitsuru Sato¹, Hiromitsu Hoshino², Masataka Shimizu³, Hiromitsu Daisaki¹, Toshihiro Ogura¹, Shota Ichikawa⁴, Tatsuya Kondo⁴, Masashi Okamoto⁴

¹ 群馬県立県民健康科学大学診療放射線学部診療放射線学科Gunma Prefectural College of Health Sciences

² 群馬パース大学医療技術学部放射線学科Gunma Paz University

³ 公立藤岡総合病院診療支援部放射線室Fujioka General Hospital

⁴ 新潟大学大学院保健学研究科放射線技術科学分野Niigata University

受付日：2024年1月11日Received: January 11, 2024

受理日：2024年9月6日Accepted: September 6, 2024

発行日：2025年3月15日Published: March 15, 2025

カメラのキャプチャ画像を深層学習モデルでリアルタイムに解析し診療放射線技師が手にとった放射性医薬品の種類を推定し，複合現実装置によってホログラム表示するシステムを考案した。3種類の深層学習モデルを使用し10分割交差検証を実施した。全モデルで99％を超える精度となった。複合現実装置搭載カメラから取得された画像を基にした放射性医薬品の誤投与防止のための深層学習モデルが開発された。また，今後はHololens2（Microsoft（株））を用いた複合現実装置の活用により，近い将来，視野内で薬剤を持つのみで放射性医薬品容器を分類し，誤投与を予防する可能性はある。

We developed a system that analyzes camera-captured images using a deep-learning model to estimate the radiopharmaceutical type that radiographers hold in their hands and displays a hologram using mixed reality. A 10-fold cross-validation was performed using three deep-learning models. The accuracy exceeded 99％ for all models. Real-time radiopharmaceutical analysis for preventing misadministration and displaying holograms of the results proved feasible.

Key words: misadministration prevention; radiopharmaceutical identification; mixed reality; computer vision; deep-learning

RADIOISOTOPES

原著Article