論文の概要: Interactive Surgical Liver Phantom for Cholecystectomy Training
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03535v1
- Date: Thu, 5 Sep 2024 13:48:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-09-06 20:28:22.292565
- Title: Interactive Surgical Liver Phantom for Cholecystectomy Training
- Title(参考訳): 胆嚢摘出術におけるインタラクティブな肝ファントム
- Abstract要約: 本研究は胆嚢摘出術におけるインタラクティブな手術ファントムである。
ファントムは、合成組織との操作および切断相互作用を可能にすることにより、胆嚢の除去を可能にする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 40.170870184736245
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Training and prototype development in robot-assisted surgery requires appropriate and safe environments for the execution of surgical procedures. Current dry lab laparoscopy phantoms often lack the ability to mimic complex, interactive surgical tasks. This work presents an interactive surgical phantom for the cholecystectomy. The phantom enables the removal of the gallbladder during cholecystectomy by allowing manipulations and cutting interactions with the synthetic tissue. The force-displacement behavior of the gallbladder is modelled based on retraction demonstrations. The force model is compared to the force model of ex-vivo porcine gallbladders and evaluated on its ability to estimate retraction forces.
- Abstract(参考訳): ロボット支援手術におけるトレーニングとプロトタイプの開発には,手術手順の実行に適切な,安全な環境が必要である。
現在のドライラボの腹腔鏡ファントムは、複雑なインタラクティブな手術を模倣する能力に欠けることが多い。
本研究は胆嚢摘出術におけるインタラクティブな手術ファントムである。
ファントムは、胆嚢摘出時の胆嚢の除去を可能にし、合成組織との操作および切断相互作用を可能にする。
胆嚢の筋力変位挙動は, 牽引デモに基づいてモデル化される。
筋力モデルと前生ブタ胆嚢筋力モデルを比較し, 筋力の推算能力について検討した。
関連論文リスト
- Surgical WAM: A World-Action Model for Data-Efficient Surgical Robot Learning [46.22753169557017]
本稿では,将来の内視鏡的観察と手術ロボットの動作チャンクを予測できる統合生成モデルであるSurgical World-Action Model(Surgical WAM)を紹介する。
手術用WAMは、まずアクションフリービデオから外科的視覚力学を学習し、固定されたアクションラベルの予算に基づいて微調整される。
4つのシミュレートされた手術作業において、ビデオプレトレーニングは平均成功率を63.5%から77.8%に改善し、ペグトランスファーでは20ポイントが絶対的に上昇した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-11T17:59:13Z) - SurgLAT: Surgical Latent Attention Tracking for Depth-Aware Robotic Laparoscope Control [32.598197128759146]
SurgLAT(SurgLAT)は遅発性手術注意モデルと自律腹腔鏡視下視力制御のための因果的オンラインフレームワークである。
SurgLATは、凍結したDINOv3エンコーダと状態条件の空間トークンミキサーを使用して、メモリ誘導された空間的事前の操作証拠を抽出する。
さらに,仮想軸の定式化に基づくラパロスコープ・リモート・センター・オブ・モーション(RCM)制約によるロボット配置フレームワークを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-08T03:04:01Z) - Modular Robotic Catheters for Endovascular Aneurysm Repair [55.52876285801259]
血管内動脈瘤の修復は、外科医がカテーテルとガイドワイヤーを腹部大動脈の様々な枝にナビゲートする必要がある。
これまでの臨床研究は、外科医が標準的な商用機器を使用して血管へのアクセスに苦慮し続けていることを示唆している。
この問題を解決するための2つのコントリビューションを提示する: 1) デキスタリティを高めるために4自由度からなる2-セグメントステアブルカテーテル。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-28T14:53:03Z) - EMG-Based Adaptation of Anisotropic Virtual Fixtures for Robot-Assisted Surgical Resection and Dissection [0.27998963147546146]
本稿では,ロボットによる腹腔鏡下手術のための適応支援システムの開発について述べる。
適応的で異方性のある仮想フィクスチャのための新しいフレームワークを提案する。
本稿では,外科医の意図に基づいて,フィクスチャの形状をリアルタイムで調節する直感的な制御インタフェースを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-06-11T13:29:55Z) - Landmark-Free Preoperative-to-Intraoperative Registration in Laparoscopic Liver Resection [50.388465935739376]
術前の3Dモデルを術中2Dフレームにオーバーレイすることで肝臓の空間解剖を明瞭に把握し,より高い手術成功率を達成することができる。
既存の登録法は解剖学的ランドマークに大きく依存しており、2つの大きな制限に直面している。
本稿では,効果的な自己教師型学習を生かした,目覚ましくない術前・術中登録フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-21T14:55:57Z) - Towards Real-time Intrahepatic Vessel Identification in Intraoperative Ultrasound-Guided Liver Surgery [38.50524415871288]
本研究では,術前の3D超音波肝体積を用いて,門脈および枝状構造のリアルタイム同定のための深層学習モデルを訓練する患者固有のアプローチを提案する。
我々のパーソナライズされたAIモデルは、外生ブタの肝臓で検証され、外科医と比較して精度(0.95)とリコール(0.93)に優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-04T13:30:18Z) - An Endoscopic Chisel: Intraoperative Imaging Carves 3D Anatomical Models [8.516340459721484]
本稿では,術前の3次元解剖モデル更新のための第1のビジョンベースアプローチを提案する。
以上の結果より, 外科的進行過程における誤りの減少が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-19T05:06:52Z) - Action Recognition in Video Recordings from Gynecologic Laparoscopy [4.002010889177872]
行動認識は腹腔鏡画像解析における多くの応用の前提条件である。
本研究では,CNN-RNNアーキテクチャと,カスタマイズしたトレーニング推論フレームワークの設計と評価を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-30T16:15:46Z) - Toward a Surgeon-in-the-Loop Ophthalmic Robotic Apprentice using Reinforcement and Imitation Learning [18.72371138886818]
眼内白内障手術における外科医中心の自律エージェントに対する画像誘導アプローチを提案する。
外科医の行動と嗜好をトレーニングプロセスに統合することにより、ロボットは個々の外科医のユニークなテクニックを暗黙的に学習し、適応することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-29T15:00:06Z) - AiAReSeg: Catheter Detection and Segmentation in Interventional
Ultrasound using Transformers [75.20925220246689]
血管内手術は、電離放射線を用いてカテーテルと血管を可視化するFluoroscopyの黄金標準を用いて行われる。
本研究では、最先端機械学習トランスフォーマアーキテクチャを応用して、軸干渉超音波画像シーケンス中のカテーテルを検出し、セグメント化する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-25T19:34:12Z) - Learning-Based Keypoint Registration for Fetoscopic Mosaicking [65.02392513942533]
ツイン・トゥ・ツイン輸血症候群(TTTS)では、単子葉胎盤の血管系異常な血管性無痛が両胎児の間に不均一な血流を生じさせる。
本研究では,フィールド・オブ・ビュー展開のためのフェトスコープフレーム登録のための学習ベースフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-26T21:21:12Z) - Surgical Phase Recognition in Laparoscopic Cholecystectomy [57.929132269036245]
本稿では,2段階推論パイプラインのキャリブレーションされた信頼度スコアを利用するTransformerに基づく手法を提案する。
提案手法はColec80データセットのベースラインモデルよりも優れており,様々なアクションセグメンテーション手法に適用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-14T22:55:31Z) - Quantification of Robotic Surgeries with Vision-Based Deep Learning [45.165919577877695]
本稿では,手術中に録画されたビデオのみを対象とする統合型ディープラーニングフレームワークRoboformerを提案する。
我々は,ミニマル侵襲型ロボット手術において,一般的な2種類のステップの4つのビデオベースデータセットに対して,我々の枠組みを検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-06T06:08:35Z) - OperA: Attention-Regularized Transformers for Surgical Phase Recognition [46.72897518687539]
長い映像列から外科的位相を正確に予測する変圧器モデルoperaを紹介する。
operaは腹腔鏡下胆嚢摘出ビデオの2つのデータセットで徹底的に評価されており,術中時間的改善のアプローチを上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-05T18:59:14Z)
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。