2025/03/25 更新

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マキタ　サトシ
牧田　智
MAKITA Satoshi
所属
医学部附属病院 小児がん治療センター 病院講師
職名
病院講師

学位 1

  1. 医学（博士） （ 2018年3月   名古屋大学 ） 

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研究キーワード 1

  1. 小児外科

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研究分野 1

  1. ライフサイエンス / 外科学一般、小児外科学

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論文 114

  1. Developing an Effective Off-the-job Training Model and an Automated Evaluation System for Thoracoscopic Esophageal Atresia Surgery 査読有り

    Yasui, A; Hayashi, Y; Hinoki, A; Amano, H; Shirota, C; Tainaka, T; Sumida, W; Makita, S; Kano, Y; Takimoto, A; Nakagawa, Y; Takuya, M; Kato, D; Gohda, Y; Liu, JH; Guo, YH; Mori, K; Uchida, H

    JOURNAL OF PEDIATRIC SURGERY   60 巻 ( 2 ) 頁： 161615   2025年2月

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  2. Evaluation of the risk factors for postoperative pectus excavatum and scoliosis in cystic lung disease. 査読有り

    Takahisa T, Chiyoe S, Wataru S, Satoshi M, Hizuru A, Yoko K, Akihiro Y, Daiki K, Takuya M, Yousuke G, Hiroki I, Kazuki O, Akinari H, Hiroo U

    Pediatric surgery international   41 巻 ( 1 ) 頁： 62   2025年1月

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    記述言語：英語  

    DOI： 10.1007/s00383-024-05925-4

    PubMed

  3. Safety and feasibility of robot-assisted surgery for pediatric patients weighing ≤ 10 kg with congenital biliary dilatation 査読有り

    Ishii, H; Shirota, C; Tainaka, T; Makita, S; Satomi, M; Kato, D; Maeda, T; Ota, K; Hinoki, A; Uchida, H

    JOURNAL OF ROBOTIC SURGERY   19 巻 ( 1 ) 頁： 34   2024年12月

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  4. Characteristics and outcomes of minimally invasive surgery for congenital biliary dilatation in children aged <6 years: Comparison between children and adults 査読有り

    Nakagawa, Y; Uchida, H; Shirota, C; Tainaka, T; Makita, S; Satomi, M; Yasui, A; Kano, Y; Kato, D; Maeda, T

    JOURNAL OF HEPATO-BILIARY-PANCREATIC SCIENCES   31 巻 ( 12 ) 頁： 876 - 885   2024年12月

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    記述言語：英語  

    DOI： 10.1002/jhbp.12069

    Web of Science

    PubMed

  5. Usefulness of lateral-anteroposterior dimeter ratio in patients with tracheomalacia associated with esophageal atresia 査読有り

    Sumida, W; Tainaka, T; Shirota, C; Makita, S; Amano, H; Yasui, A; Maeda, T; Kato, D; Goda, Y; Ishii, H; Ota, K; Yaohui, G; Jiahui, L; Hinoki, A; Uchida, H

    PEDIATRIC SURGERY INTERNATIONAL   40 巻 ( 1 ) 頁： 282   2024年10月

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科研費 11

  1. AICT画像解析による腸管壊死/腸管穿孔補助診断アルゴリズム開発への挑戦

    研究課題/研究課題番号：24K22377  2024年6月 - 2027年3月

    科学研究費助成事業  挑戦的研究(萌芽)

    内田 広夫, 森 健策, 城田 千代栄, 牧田 智, 田井中 貴久, 小田 昌宏, 天野 日出, 鈴木 耕次郎, 檜 顕成

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    担当区分：研究分担者 

    今回の研究では、CT画像からの腸管アノテーションを10000枚以上行い、より高精度に腸管の走行を認識し、腸閉塞の診断を正確に行うAI画像診断システムを作成する。腸閉塞を対象疾患としたCT読影試験を行い、このシステムを使用した医師が有意に早く正確に腸閉塞の部位を同定できることを明らかにする。次に腸管壊死・腸管穿孔のCT画像を10000枚以上アノテーションして、「正常腸管」を認識するシステムと紐づけ、腸管壊死が「正常腸管と異なる」、腸管穿孔によるfree airが「正常腸管“外”の所見」であることを明らかにすることで、腸管壊死および腸管穿孔をAI画像診断するシステムを完成させる。

  2. 小児外科手術動画の機械学習とAI画像解析によるリアルタイム手術手技評価法の開発

    研究課題/研究課題番号：24K15206  2024年4月 - 2027年3月

    科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    安井 昭洋, 出家 亨一, 森 健策, 城田 千代栄, 牧田 智, 田井中 貴久, 小田 昌宏, 内田 広夫, 天野 日出, 檜 顕成

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    担当区分：研究分担者 

    小児内視鏡外科手術の喫緊の課題として、繊細で愛護的な高度な手術スキルを要するのにも関わらず、対象が希少疾患のため、多くの小児外科医において修練の環境が絶対的に不足していることが挙げられる。そこで、off-the-job-trainingを充実すべく、AI画像解析の技術を用いて、修練者に自己の手術手技を客観的に速やかにfeedbackできるシステムが必要だと考えた。本研究では、高難度手術対象となる希少疾患の練習モデルを用いた手技を自動評価するシステムを構築し、さらにはトレーニングツールとしてのその有効性を検証することを目的とする。

  3. 新規神経芽腫マーカー（CTN/VLA）の有効性（診断率・悪性度予測）検証と病態解明

    研究課題/研究課題番号：24K11018  2024年4月 - 2027年3月

    科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    檜 顕成, 内田 広夫, 高橋 義行, 成田 敦, 大澤 毅, 城田 千代栄, 田井中 貴久, 天野 日出, 牧田 智, 横田 一樹

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    担当区分：研究分担者 

    CTN/VLAは既存マーカーと比較し悪性度を予測できる点で臨床的に有効なマーカーになり得る可能性があり、世界的にもCTNとMYC変異との強い相関が注目されつつある。特に最近の研究においてCTNについては、腫瘍細胞フェロトーシスと脂質過酸化（CTN蓄積）、MYC変異との関与から、神経芽腫の自然退縮（細胞死）との関連が示唆され、フェロトーシスの調節が神経芽腫の将来の治療に繋がると考えられている。
    本研究ではMYC遺伝子増幅神経芽腫サンプル/非増幅サンプル/健常コントロールサンプルにおいてCTN/VLAの有効性（診断率・腫瘍悪性度予測）の検証を行う。

  4. チロシン系代謝物マーカーによる神経芽腫MYC遺伝子増幅判別モデルの改良と検証

    研究課題/研究課題番号：23K07308  2023年4月 - 2026年3月

    科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    牧田 智, 城田 千代栄, 成田 敦, 田井中 貴久, 内田 広夫, 高橋 義行, 天野 日出, 大澤 毅, 住田 亙, 檜 顕成

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    担当区分：研究代表者 

    配分額：4810000円 （ 直接経費：3700000円 、 間接経費：1110000円 ）

    尿中代謝物の網羅解析を行い、悪性度に関与する代謝物（3-Methoxytyramine sulfate（MTS）、Vanillactic acid（VLA）、等）を特定し、その代謝物を用いて“尿中代謝物によるMYC遺伝子増幅神経芽腫検査法”を開発した。本研究では、新たにMYC遺伝子増幅神経芽腫サンプル、非増幅神経芽腫サンプル、健常コントロールサンプルを収集解析し、これらテストサンプルによりMYC遺伝子増幅神経芽腫検査法（トレーニングサンプル）を改良し、その汎用性を検討する。

  5. AI画像解析と鉗子の位置情報を利用した食道閉鎖症手術ナビゲーションシステムの開発

    研究課題/研究課題番号：22H03703  2022年4月 - 2025年3月

    科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    内田 広夫, 出家 亨一, 森 健策, 城田 千代栄, 牧田 智, 田井中 貴久, 小田 昌宏, 藤原 道隆, 住田 亙, 檜 顕成

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    担当区分：研究分担者 

    小児外科内視鏡外科手術の定量的評価と手術手技の伝承を意図した手術ナビゲーションシステムを構築する。本研究開発では①AI画像解析と鉗子の位置情報を解析する手法による食道閉鎖症手術に特有な下部食道への愛護的操作を評価するシステムの確立②手術のメルクマールとして術中にナビゲーションする解剖構造（迷走神経、奇静脈、気管食道瘻、上部食道盲端、下部食道盲端）の位置検証③申請者の確立してきた結紮縫合評価システムに①剥離操作評価システム②解剖構造表示システムを追加したうえで実際の内視鏡外科手術に実装し、ナビゲーションシステムとしての実用化を目指す。
    胸腔鏡下食道閉鎖症手術は1つの視野にメルクマールとなると特徴的な解剖構造が集中し、更に術野を固定したままの状態で手術が行われるため、AI画像解析による解剖構造の表示機能を備えた手術ナビゲーションシステムとの相性は良い。解剖構造表示機能においては、指標として、各解剖構造（迷走神経、奇静脈、気管食道瘻、上部食道盲端、下部食道盲端）の見え方（アビアランス）、位置、サイズなどを利用するが、小児外科専門医が手術のメルクマールとなる解剖構造（迷走神経、奇静脈、気管食道瘻、上部食道盲端、下部食道盲端）のアノテーション・評価画像の正解ラベル付与を行う。食道閉鎖症5症例を用いてそれぞれの解剖構造物に対して、全部で2,000画像のアノテーションを行った。解剖構造表示機能のIoU:0.5とそれほど良くないがかなり構造物を予想できることがわかった。鉗子検出および剥離操作評価方法はYOLO v3による鉗子領域の認識を中心に、鉗子先端のアノテーションを10000画像行い、YOLOの学習と評価は４-fold cross validation（7500画像で学習、2500画像で評価）で検証した。精度はIoU:0.６程度であるが、動きをある程度捉えることができるようになった。縫合操作に関しては、今までのアルゴリズムからある程度熟練度を評価できると考えられた。小児外科の手術操作で特有な愛護的操作である下部食道の剥離操作（no-touch technique of lower esophagus）の評価システムを構築するための基礎的なデータは完成した。鉗子認識をより正確に行うことで、より正確な動きの解析を行うように改良している。
    解剖構造表示機能においては、指標として、各解剖構造（迷走神経、奇静脈、気管食道瘻、上部食道盲端、下部食道盲端）を利用するが、小児外科専門医が手術のメルクマールとなる解剖構造（迷走神経、奇静脈、気管食道瘻、上部食道盲端、下部食道盲端）のアノテーション・評価画像の正解ラベル付与を行った。食道閉鎖症5症例を用いてそれぞれの解剖構造物に対して、全部で2,000画像のアノテーションを行った。解剖構造表示機能のIoU:0.5とそれほど良くはないがかなり構造物を予想できることがわかった。IoU:0.5であれば、構造物をおおよそ言い当てることができた。鉗子検出および剥離操作評価方法はYOLO v3による鉗子領域の認識を中心に、鉗子先端のアノテーションを10000画像行い、YOLOの学習と評価は４-fold cross validation（7500画像で学習、2500画像で評価）で検証した。精度はIoU:0.６程度であるが、動きをある程度捉えることができるようになった。縫合操作に関しては、今までのアルゴリズムからある程度熟練度を評価できると考えられたが、まだ検証中である。小児外科の手術操作で特有な愛護的操作である下部食道の剥離操作（no-touch technique of lower esophagus）の評価システムを構築するための基礎的なデータは完成した。鉗子認識をより正確に行うことで、より正確な動きの解析を行うように改良している。
    小児外科内視鏡外科手術の定量的評価と手術手技の伝承を意図した手術ナビゲーションシステムのさらなる構築を目指す。本研究開発では①AI画像解析と鉗子の位置情報を解析する手法による食道閉鎖症手術に特有な下部食道への愛護的操作を評価するシステムの確立②手術のメルクマールとして術中にナビゲーションする解剖構造（迷走神経、奇静脈、気管食道瘻、上部食道盲端、下部食道盲端）の位置検証③申請者の確立してきた結紮縫合評価システムに①剥離操作評価システム②解剖構造表示システムを追加したうえで実際の内視鏡外科手術に実装し、ナビゲーションシステムとしての実用化を目指している。現在までに術中ナビゲーションに必要な解剖構造物のアノテーションが2000枚と少ないので、令和５年度中には10000枚以上行い、正確にナビゲーションができるようにする。IoU:0.7を目標として、枚数を増やしそれぞれの臓器に対してアノテーションを10000枚以上行う必要があると考えている。鉗子のアノテーションは10000枚行ったので、IoUの評価を正確に行う。0.7程度の一致度が得られれば、縫合技術の評価を今までのAI画像解析を用いて評価し、点数化できるようにする。まずはビデオから評価できるように完成させ、最終的には実際に行っている際に評価できるようなシステムとする。剥離などの操作に関しては、鉗子の動きだけでは評価が難しいため、解剖構造物との位置関係、力関係をAI画像解析できるように新たな評価基準をさらに作成する必要がある。愛護的操作とは組織を力強く把持したりしないことなので、鉗子の把持、臓器の歪み、変形などを評価する必要がある。

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