自動化ロボット頭蓋骨穿孔手術システム研究レポート

背景紹介

脳は複雑な生命活動の中核器官であり、すべての心理や意識過程を掌握し、生命活動のあらゆる面を担っています。21世紀に入り、神経科学は最も成長し、研究進展が著しい分野の一つとなりました。動物モデルは脳と神経機能の研究において重要な役割を果たしてきました。しかし、従来広く使用されている医学的画像診断技術、たとえば、コンピュータ断層撮影（CT）、磁気共鳴画像診断（MRI）、および機能的近赤外分光（fNIRS）は、脳組織の構造と機能を観察する能力を持つ一方で、神経細胞ひとつひとつの活動を高解像度でキャプチャするにはまだ限界があります。そのため、光学顕微技術として、二光子顕微鏡（two-photon microscopy）、共焦点顕微鏡（confocal microscopy）、および光コヒーレンス断層撮影（Optical Coherence Tomography, OCT）が、神経科学研究を推進するための不可欠なツールとなっています。

しかし、これらの光学技術は透光深度が限られており、経頭蓋イメージングを行うことが困難です。そのため、研究者たちは透明頭蓋窓技術（transparent cranial window）を開発して光学的に脳を観察する手段を提供しました。従来の頭蓋窓の作成方法は、ドリルを使って実験動物の頭蓋骨を手作業で削ったり穴を開けたりする必要があり、その後、開口部に一致する透明材料を設置して頭蓋窓を作ります。この方法は操作者の高度な技術と多大なトレーニングを必要とし、時間がかかり、成功率は操作者の経験に依存し、さらに動物の脳組織に損傷を与えてしまうリスクがあります。そのため、正確・安全かつ効率的な自動化頭蓋骨手術プラットフォームの開発が急務となっています。

研究出典

この論文「Optical Coherence Tomography Guided Automatic Robotic Craniotomy Surgery Platform」（光学的コヒーレンス断層撮影による自動化ロボット開頭手術プラットフォーム）は、中国深圳市南方科技大学（Southern University of Science and Technology）の生物医学工学部研究チームが実施したもので、2025年2月1日発行の《Biomedical Optics Express》(Vol. 16, No. 2)に掲載されました。本研究は、Haoyuan Li、Yongchao Wang、Wei Chenら多数の学者によって構成されており、中国国家自然科学基金、深圳市科学技術イノベーション委員会など複数の資金提供を受けています。

研究プロセスと手法

実験プラットフォームの設計と革新

研究チームは、光コヒーレンス断層撮影（OCT）に基づいた自動ロボット頭蓋骨穿孔手術プラットフォーム（OCT-ARC）を開発しました。このプラットフォームはOCT技術の非接触性、微細分解能、および3Dイメージング能力を活用し、頭蓋骨全体の正確な構造情報を取得します。同時に、プラットフォームには、閉ループステッピングモーター駆動の高精度コンピュータ数値制御（CNC）穿孔装置が統合されており、頭蓋骨の正確な経路制御が可能です。

OCTによる頭蓋骨スキャンとデータ分析

OCTシステムは、広スペクトル光源と光ファイバー結合器を統合することで、サンプルアームおよび参照アームの2本の光路を同時に構成します。光が頭蓋骨表面に照射された後、参照アームとサンプルアームは干渉信号を生成し、商業用スペクトロメータで収集されます。その後のデータ処理には、DC成分の除去、線形K空間補間、および逆フーリエ変換が含まれ、頭蓋骨の断層構造データを生成します。

自動穿孔モジュールと校正

穿孔ドリルの直径は0.3 mmであり、ステッピングモーターは、閉ループのベクトル制御（Field-Oriented Control, FOC）を通じて高精度の3軸移動を実現しています。ドリルの位置とOCT光学焦点の相対距離は実時校正により得られ、空気と頭蓋骨媒体のピクセル解像度（例えば、それぞれ5 µm/pixelと3.3 µm/pixel）や座標差分法に基づく公式化された方法で、穿孔深度と経路を動的に調整します。

頭蓋表面分割アルゴリズム

OCTスキャンデータ内の上面および下面はアルゴリズムによる分割で取得されます。研究チームは、ガウスフィルタリング、Otsu閾値法、およびCannyエッジ検出アルゴリズムを使用し、上面を前処理、平滑化および輪郭認識を行いました。一方、下面については信号が複雑で曖昧であるため、チームはSobel演算子と多項式フィッティングに基づき、二次垂直勾配計算方式を採用し、400 µm以内の範囲で下面を精密特定しました。

手術ワークフロー

OCT-ARCシステムは以下4つのステップから構成されます： 1. 頭蓋骨全体を大範囲で3次元的にスキャン（Cスキャン）し、頭蓋骨全体構造データを取得。 2. スキャン画像内で頭蓋窓領域を選択し、2次元経路を生成、その後、2次元経路を上表面および下表面に投影して3次元穿孔経路を取得。 3. ドリルの経路と閉ループステッピングモーターの精密制御を組み合わせ、段階的穿孔操作を実施。 4. 位置情報と厚さ情報に基づき頭蓋骨を除去または薄化処理を完了後、透明窓材を取り付けます。

実験設計とサンプル準備

研究チームは、C57およびBALB/Cマウス（6〜8週齢、雌雄交互使用）を用いました。システムの信頼性を検証するため、まず死亡マウスで3軸再現性位置誤差テストおよび穿孔精度検証を行い、その後、生体マウスでガラス窓（直径4 mm）、広面積PMP窓（8 mm×4 mm）、および薄化窓（3.3 mm×3.3 mm）の頭蓋骨手術実験を実施しました。

主な実験結果

作製精度の分析

実験の結果、プラットフォームは閉ループ制御モードでオープループよりもはるかに良好な三軸再現位置誤差を示しました。その精度はXYZ3軸においてそれぞれ-0.5 ± 1.1 µm、-1.8 ± 0.9 µm、-0.3 ± 0.9 µmでした。穿孔厚さの実験では、目標値40 µm、80 µm、120 µmに対する実際の平均穿孔深度はそれぞれ34.3 ± 2.0 µm、81.7 ± 1.5 µm、113 ± 3.1 µmでした。

頭蓋窓の作製

下記のような頭蓋窓を成功裏に作製しました： 1. ガラス窓：穿削操作は3～5回のラウンドに分け、徐々に掘深を増やし、頭蓋骨厚さの30%から90%まで到達。直径4 mmのガラス窓の作製に約3～5分要しました。 2. 大面積PMP窓：同様の段階的穿削方法を用い、160箇所のポイントを処理し、所要時間は約7～12分。 3. 薄化窓：厚さ約180 µmの頭蓋骨に対し、最初のラウンドで深度を30%設定、次ラウンドには60%、その後90%まで10%ずつ増やす形で薄化を実施。最薄化により残厚24.1 ± 4.4 µmを実現し、透光性イメージングの要件を満たし、総合所要時間は約35分でした。

脳血管イメージングによる検証

作製された頭蓋窓を通じて以下の高品質脳血管イメージングを実現しました： 1. OCTA（光コヒーレンス断層撮影血管造影）：硬膜動静脈および細毛細血管を含む脳血管ネットワークを明瞭に可視化。 2. 動的光散乱OCT（Dynamic Light Scattering OCT, dlsOCT）：脳内血液流速分布を測定。 3. 超音波パワードップラーイメージング（Power Doppler Imaging, PDI）：脳全体の多層血管構造を示し、PMP窓の優れた超音波透明性を確認。

結論と展望

この研究では、新たなOCTガイド型自動化頭蓋骨手術システム（OCT-ARC）を提案しました。このシステムは、従来の手作業手術の訓練期間が長い、操作が複雑、成功率が低いといった制約を克服しました。非接触、全自動、高精度な穿孔能力により、実験効率が大幅に向上すると同時に、マウス脳組織への潜在的な損傷を軽減しました。

この研究の革新点は以下の通りです： - 非接触型OCTと閉ループステッピングモーター制御の統合により、ミリメートル級の広範囲とマイクロメートル級の精度を持つ手術操作を実現。 - アルゴリズム最適化による上下表面分割技術の開発により、頭蓋骨経路生成がさらに自動化。 - 本プラットフォームの高い価値が実験動物を用いる脳研究で検証されており、神経科学分野における効率的、安全、低コストの研究ツールを提供。

今後の研究では、低コストOCTシステムの開発や、手術プラットフォームの自由度拡大に取り組み、より一層の普及と複雑な手術ニーズへの対応を目指します。これにより、神経科学分野での応用範囲がさらに広がることでしょう。