論文の概要: Filasofia: A Framework for Streamlined Development of Real-Time Surgical
Simulations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14508v1
- Date: Fri, 24 Nov 2023 14:33:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-27 15:01:04.832959
- Title: Filasofia: A Framework for Streamlined Development of Real-Time Surgical
Simulations
- Title(参考訳): Filasofia: リアルタイム手術シミュレーションの合理化のためのフレームワーク
- Authors: Vladimir Poliakov, Dzmitry Tsetserukou, Emmanuel Vander Poorten
- Abstract要約: SOFAフレームワークは、有限要素(FE)モデルをリアルタイムで効率的にシミュレートするオープンソースソリューションである。
我々は、開発を単純化し、現代的な視覚化を提供し、SOFAオブジェクトによる微調整を可能にする専用のフレームワークであるFilasofiaを開発した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.7574324417350717
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Virtual reality simulation has become a popular approach for training and
assessing medical students. It offers diverse scenarios, realistic visuals, and
quantitative performance metrics for objective evaluation. However, creating
these simulations can be time-consuming and complex, even for experienced
users. The SOFA framework is an open-source solution that efficiently simulates
finite element (FE) models in real-time. Yet, some users find it challenging to
navigate the software due to the numerous components required for a basic
simulation and their variability. Additionally, SOFA has limited visual
rendering capabilities, leading developers to integrate other software for
high-quality visuals. To address these issues, we developed Filasofia, a
dedicated framework that simplifies development, provides modern visualization,
and allows fine-tuning using SOFA objects. Our experiments demonstrate that
Filasofia outperforms conventional SOFA simulations, even with real-time
subdivision. Our design approach aims to streamline development while offering
flexibility for fine-tuning. Future work will focus on further simplification
of the development process for users.
- Abstract(参考訳): バーチャルリアリティーシミュレーションは、医学生の訓練と評価において一般的なアプローチとなっている。
さまざまなシナリオ、現実的な視覚、客観的評価のための定量的パフォーマンスメトリクスを提供する。
しかし、これらのシミュレーションを作成するのは、経験豊富なユーザであっても、時間がかかり複雑になる可能性がある。
SOFAフレームワークは、有限要素(FE)モデルをリアルタイムで効率的にシミュレートするオープンソースソリューションである。
しかし、基本的なシミュレーションに必要な多くのコンポーネントと、その可変性のため、ソフトウェアをナビゲートするのが難しいと考えるユーザもいる。
さらに、SOFAはビジュアルレンダリング機能に制限があり、開発者は高品質のビジュアルに他のソフトウェアを統合することができる。
これらの問題に対処するため、我々は開発を単純化し、現代的な視覚化を提供し、SOFAオブジェクトを用いた微調整を可能にする専用のフレームワークであるFilasofiaを開発した。
実験の結果,filasofiaはリアルタイムサブディビジョンにおいても従来のsofaシミュレーションよりも優れていた。
私たちの設計アプローチは、微調整の柔軟性を提供しながら、開発を合理化することです。
今後の作業は、ユーザの開発プロセスのさらなる簡略化に焦点を当てる。
関連論文リスト
- ChronoLLM: A Framework for Customizing Large Language Model for Digital Twins generalization based on PyChrono [8.922927652378544]
ChronoLlama氏は、オープンソースのLLMをカスタマイズする新しいフレームワーク、特にコード生成のために、マルチ物理シミュレーションのためにPyChronoと組み合わせたフレームワークを紹介した。
この統合は、シミュレーションスクリプトの作成を自動化し、改善することを目的としており、それによってモデルの精度と効率が向上する。
実験結果から,シミュレーション設定速度,生成符号の精度,計算効率の大幅な向上が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-07T10:39:14Z) - GauSim: Registering Elastic Objects into Digital World by Gaussian Simulator [55.02281855589641]
GauSimは、ガウスカーネルを通して表現される現実の弾性物体の動的挙動をキャプチャするために設計された、ニューラルネットワークベースの新しいシミュレータである。
我々は連続体力学を活用し、各カーネルを連続体としてモデル化し、理想化された仮定なしに現実的な変形を考慮に入れた。
ガウシムは質量や運動量保存などの明示的な物理制約を取り入れ、解釈可能な結果と堅牢で物理的に妥当なシミュレーションを確実にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-23T18:58:17Z) - Hierarchical and Decoupled BEV Perception Learning Framework for Autonomous Driving [52.808273563372126]
本稿では,基本認識モジュールとユーザフレンドリなグラフィカルインタフェースのライブラリの提供を目的とした,新しい階層的BEV知覚パラダイムを提案する。
我々は,大規模公開データセットと合理化開発プロセスを効果的に活用するために,Pretrain-Finetune戦略を実行している。
また、マルチモジュールラーニング(MML)アプローチを提案し、複数のモデルの相乗的かつ反復的な訓練により性能を向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-17T11:17:20Z) - A Physics-embedded Deep Learning Framework for Cloth Simulation [6.8806198396336935]
本稿では,布地シミュレーションの物理特性を直接エンコードする物理組込み学習フレームワークを提案する。
このフレームワークは、従来のシミュレータやサブニューラルネットワークを通じて、外部の力や衝突処理と統合することもできる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-19T15:21:00Z) - CityFlowER: An Efficient and Realistic Traffic Simulator with Embedded
Machine Learning Models [25.567208505574072]
CityFlowERは、効率的で現実的な都市交通シミュレーションのための高度なシミュレータである。
シミュレータ内に機械学習モデルが組み込まれており、外部APIインタラクションの必要がなくなる。
これは、特に大規模なシミュレーションにおいて、非並列な柔軟性と効率を提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-09T01:19:41Z) - Waymax: An Accelerated, Data-Driven Simulator for Large-Scale Autonomous
Driving Research [76.93956925360638]
Waymaxは、マルチエージェントシーンにおける自動運転のための新しいデータ駆動シミュレータである。
TPU/GPUなどのハードウェアアクセラレータで完全に動作し、トレーニング用のグラフ内シミュレーションをサポートする。
我々は、一般的な模倣と強化学習アルゴリズムのスイートをベンチマークし、異なる設計決定に関するアブレーション研究を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-12T20:49:15Z) - SimVPv2: Towards Simple yet Powerful Spatiotemporal Predictive Learning [61.419914155985886]
空間的・時間的モデリングにおけるUnetアーキテクチャの必要性を解消する合理化モデルであるSimVPv2を提案する。
SimVPv2はモデルアーキテクチャを単純化するだけでなく、性能と計算効率も改善する。
標準のMoving MNISTベンチマークでは、SimVPv2は、FLOPが少なく、トレーニング時間の半分、推論効率が60%速く、SimVPよりも優れたパフォーマンスを実現している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-22T08:01:33Z) - Distributed intelligence on the Edge-to-Cloud Continuum: A systematic
literature review [62.997667081978825]
このレビューは、現在利用可能な機械学習とデータ分析のための最先端ライブラリとフレームワークに関する包括的なビジョンを提供することを目的としている。
現在利用可能なEdge-to-Cloud Continuumに関する実験的な研究のための、主要なシミュレーション、エミュレーション、デプロイメントシステム、テストベッドも調査されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-29T08:06:05Z) - Toward Fast, Flexible, and Robust Low-Light Image Enhancement [87.27326390675155]
我々は、現実の低照度シナリオにおいて、高速でフレキシブルで頑健な鮮明化のための新しい自己校正イルミネーション(SCI)学習フレームワークを開発した。
カスケードパターンの計算負担を考慮すると、各ステージの結果の収束を実現する自己校正モジュールを構築する。
我々は,SCI固有の特性について,操作不感適応性やモデル非関係の一般性を含む包括的探索を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-21T14:40:32Z) - Sim-Env: Decoupling OpenAI Gym Environments from Simulation Models [0.0]
強化学習(RL)は、AI研究の最も活発な分野の1つです。
開発方法論はまだ遅れており、RLアプリケーションの開発を促進するための標準APIが不足している。
多目的エージェントベースのモデルと派生した単一目的強化学習環境の分離開発と保守のためのワークフローとツールを提示する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-19T09:25:21Z)
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。