論文の概要: Can We Revitalize Interventional Healthcare with AI-XR Surgical
Metaverses?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00007v1
- Date: Sat, 25 Mar 2023 21:36:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-09 05:43:30.639100
- Title: Can We Revitalize Interventional Healthcare with AI-XR Surgical
Metaverses?
- Title（参考訳）: AI-XR手術のメタバースでインターベンショナルヘルスケアを活性化できるか?
- Authors: Adnan Qayyum, Muhammad Bilal, Muhammad Hadi, Pawe{\l} Capik, Massimo
Caputo, Hunaid Vohra, Ala Al-Fuqaha, and Junaid Qadir
- Abstract要約: 近年の技術進歩、特に機械学習(ML)、ディープラーニング(DL)、メタバースは、外科科学に革命をもたらす大きな可能性を秘めている。
人工知能と拡張現実(AI-XR)技術の組み合わせは、手術を計画し実行可能な仮想環境である外科的メタバースを作成する可能性を秘めている。
本稿では,AI-XR外科用メタバースの様々な応用の可能性と,その潜在能力を最大限に活用するために対処しなければならない課題について考察する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.649003464670911
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent advancements in technology, particularly in machine learning (ML),
deep learning (DL), and the metaverse, offer great potential for
revolutionizing surgical science. The combination of artificial intelligence
and extended reality (AI-XR) technologies has the potential to create a
surgical metaverse, a virtual environment where surgeries can be planned and
performed. This paper aims to provide insight into the various potential
applications of an AI-XR surgical metaverse and the challenges that must be
addressed to bring its full potential to fruition. It is important for the
community to focus on these challenges to fully realize the potential of the
AI-XR surgical metaverses. Furthermore, to emphasize the need for secure and
robust AI-XR surgical metaverses and to demonstrate the real-world implications
of security threats to the AI-XR surgical metaverses, we present a case study
in which the ``an immersive surgical attack'' on incision point localization is
performed in the context of preoperative planning in a surgical metaverse.
- Abstract（参考訳）: 近年の技術進歩、特に機械学習(ML)、ディープラーニング(DL)、メタバースは、外科科学に革命をもたらす大きな可能性を秘めている。
人工知能と拡張現実(AI-XR)技術の組み合わせは、手術を計画し実行可能な仮想環境である外科的メタバースを作成する可能性を秘めている。
本稿では,AI-XR外科用メタバースの様々な応用の可能性と,その潜在能力を最大限に活用するために対処しなければならない課題について考察する。
AI-XR手術のメタバースの可能性を完全に実現するためには,コミュニティがこれらの課題に集中することが重要である。
さらに,安全でロバストなai-xr手術用メタバースの必要性を強調するとともに,ai-xr手術用メタバースに対するセキュリティ脅威の実世界的意義を示すために,手術用メタバースにおける術前計画の文脈において切開点位置に対する'an immersive surgical attack'を行うケーススタディを提案する。
関連論文リスト
- Toward Zero-Shot Learning for Visual Dehazing of Urological Surgical Robots [10.797307519651405]
尿道下尿道外科ロボットでは、液体環境で働く必要がある。
これにより、せん断加熱時に液体が蒸発し、泡の微粒化が起こる。
外科手術用ロボットビジョンのための教師なしゼロショット脱ヘイズ法(RSF-Dehaze)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-02T10:16:42Z) - Creating a Digital Twin of Spinal Surgery: A Proof of Concept [68.37190859183663]
手術デジタル化は、現実世界の手術の仮想レプリカを作成するプロセスである。
脊椎外科手術に応用した手術デジタル化のための概念実証(PoC)を提案する。
5台のRGB-Dカメラを外科医の動的3D再構成に、ハイエンドカメラを解剖学の3D再構成に、赤外線ステレオカメラを手術器具追跡に、レーザースキャナーを手術室の3D再構成とデータ融合に使用した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-25T13:09:40Z) - Hypergraph-Transformer (HGT) for Interactive Event Prediction in
Laparoscopic and Robotic Surgery [50.3022015601057]
腹腔内ビデオから外科的ワークフローの重要なインタラクティブな側面を理解し,予測できる予測型ニューラルネットワークを提案する。
我々は,既存の手術用データセットとアプリケーションに対するアプローチを検証し,アクション・トリプレットの検出と予測を行った。
この結果は、非構造的な代替案と比較して、我々のアプローチの優位性を示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-03T00:58:05Z) - Safe Deep RL for Intraoperative Planning of Pedicle Screw Placement [61.28459114068828]
安全な深部強化学習(DRL)に基づく訓練経路計画にリアルタイムな観察を活用するロボット脊椎手術の術中計画手法を提案する。
本手法は,ゴールドスタンダード (GS) 掘削計画に関して,90%の骨貫通を達成できた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-09T11:42:53Z) - Robotic Navigation Autonomy for Subretinal Injection via Intelligent
Real-Time Virtual iOCT Volume Slicing [88.99939660183881]
網膜下注射のための自律型ロボットナビゲーションの枠組みを提案する。
提案手法は,機器のポーズ推定方法,ロボットとi OCTシステム間のオンライン登録,およびインジェクションターゲットへのナビゲーションに適した軌道計画から構成される。
ブタ前眼の精度と再現性について実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-17T21:41:21Z) - Secure and Trustworthy Artificial Intelligence-Extended Reality (AI-XR)
for Metaverses [14.042795506083117]
我々は,AI-XRメタバースアプリケーションにおける各種AI技術の利用に伴う,セキュリティ,プライバシ,信頼性の面について議論する。
我々は、セキュアでプライベートで堅牢で信頼できるAI-XRアプリケーションを開発するために活用できる潜在的なソリューションの分類を提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-24T14:26:59Z) - Integrating Artificial Intelligence and Augmented Reality in Robotic
Surgery: An Initial dVRK Study Using a Surgical Education Scenario [15.863254207155835]
我々は,人工知能の手術モジュールと拡張現実の可視化を統合した新しいロボット外科教育システムを開発した。
本システムは,外科教育課題ペグトランスファーの予備実験を通じて評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-02T17:34:10Z) - Generational Frameshifts in Technology: Computer Science and
Neurosurgery, The VR Use Case [0.0]
神経外科の民主化は、現在進行中であり、現代の世界のこれらのツールの開発、抽出、導入によって推進されます。
手術の詳細を把握し,手術の各部位を解析しながら,より安全かつ効率的に手術を行う能力は,当科の領域とすべての外科専門分野に全く新しい画期的な展開をもたらす。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-08T20:02:17Z) - SurRoL: An Open-source Reinforcement Learning Centered and dVRK
Compatible Platform for Surgical Robot Learning [78.76052604441519]
SurRoLは、ダ・ヴィンチ・リサーチキット(dVRK)と互換性のある外科ロボット学習のためのRL中心のシミュレーションプラットフォームである。
プラットフォームには10の学習ベースの外科的タスクが構築されており、実際の自律的な外科的実行に共通している。
シミュレーションにおいてRLアルゴリズムを用いてSurRoLの評価を行い、奥行き分析を行い、実際のdVRKにトレーニングされたポリシーをデプロイし、実世界でより優れた転送性を実現することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-30T07:43:47Z) - Surgical Visual Domain Adaptation: Results from the MICCAI 2020
SurgVisDom Challenge [9.986124942784969]
この研究は、データプライバシの懸念を克服するために、手術における視覚領域適応の可能性を探究する。
特に,外科手術のバーチャルリアリティ(VR)シミュレーションのビデオを用いて,臨床ライクな環境下でのタスク認識アルゴリズムの開発を提案する。
課題参加者によって開発された視覚的ドメイン適応を解決するためのさまざまなアプローチのパフォーマンスを紹介します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-02-26T18:45:28Z) - Review of Artificial Intelligence Techniques in Imaging Data
Acquisition, Segmentation and Diagnosis for COVID-19 [71.41929762209328]
新型コロナウイルス感染症(COVID-19)のパンデミックは世界中に広がっている。
X線やCT(Computerd Tomography)などの医用画像は、世界的な新型コロナウイルス対策に欠かせない役割を担っている。
最近登場した人工知能(AI)技術は、画像ツールの力を強化し、医療専門家を支援する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-06T15:21:34Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。