肺表面の位置同定については、名古屋大学における術中CBCTのデータを吸気および脱気状態の肺のデータとして抽出して、データ解析できる形に離床するまでに当初時間を要したが、抽出法が確立してからは、新規データを安定して採取可能であった。25例のデータを基に脱気変形アルゴリズムを創出し数mm程度の誤差であることを確認した。さらに、15例の後方視的検討に手区域間描出の有用性を検討でき、作業処理時間も短縮できた。深部の脈管構造の描出については、肺門、葉間構造物の描出ができることを確認後、表層の脈管を消す技術を導入することで、手前の脈管の裏にある深部の構造の描出が可能となった。バーチャル手術手技アトラスの構築については、研究期間を通して安定的に、画像データを継続して蓄積し情報データとして利用することができた。臨床実習の学生に対して、外科教育としての利用も行った。最後に、実際の手術への応用については、後方視的検討を行い、その後、実際の手術ガイドとしての検討を13例のロボット支援下胸腔鏡手術でのガイドとしての利用を前向きに行った。拡大手術、肺移植、他続手術などへの利用は、構想の段階で実際には進めることができなく、今後の課題となったが、まずは、呼吸器外科領域での本研究成果の学会や論文での発表など、広報活動を踏まえた本技術の流布が重要であると判断している。