論文の概要: SurgicalVLM-Agent: Towards an Interactive AI Co-Pilot for Pituitary Surgery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.09474v1
• Date: Wed, 12 Mar 2025 15:30:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-13 21:17:52.82245
• Title: SurgicalVLM-Agent: Towards an Interactive AI Co-Pilot for Pituitary Surgery
• Title（参考訳）: 手術用VLM-Agent: 垂体手術のための対話型AIコパイロットを目指して
• Authors: Jiayuan Huang, Runlong He, Danyal Z. Khan, Evangelos Mazomenos, Danail Stoyanov, Hani J. Marcus, Matthew J. Clarkson, Mobarakol Islam,
• Abstract要約: 大規模ビジョン言語モデル(VLM)は、動的なタスク計画と予測決定サポートを可能にすることで、有望なソリューションを提供する。 本稿では,画像ガイド下下垂体手術のためのAIコパイロットであるオペレーショナルVLM-Agentについて紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.263720052126853
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image-guided surgery demands adaptive, real-time decision support, yet static AI models struggle with structured task planning and providing interactive guidance. Large vision-language models (VLMs) offer a promising solution by enabling dynamic task planning and predictive decision support. We introduce SurgicalVLM-Agent, an AI co-pilot for image-guided pituitary surgery, capable of conversation, planning, and task execution. The agent dynamically processes surgeon queries and plans the tasks such as MRI tumor segmentation, endoscope anatomy segmentation, overlaying preoperative imaging with intraoperative views, instrument tracking, and surgical visual question answering (VQA). To enable structured task planning, we develop the PitAgent dataset, a surgical context-aware dataset covering segmentation, overlaying, instrument localization, tool tracking, tool-tissue interactions, phase identification, and surgical activity recognition. Additionally, we propose FFT-GaLore, a fast Fourier transform (FFT)-based gradient projection technique for efficient low-rank adaptation, optimizing fine-tuning for LLaMA 3.2 in surgical environments. We validate SurgicalVLM-Agent by assessing task planning and prompt generation on our PitAgent dataset and evaluating zero-shot VQA using a public pituitary dataset. Results demonstrate state-of-the-art performance in task planning and query interpretation, with highly semantically meaningful VQA responses, advancing AI-driven surgical assistance.
• Abstract（参考訳）: 画像誘導手術は適応的でリアルタイムな意思決定をサポートすることを要求するが、静的AIモデルは構造化タスク計画と対話的なガイダンスの提供に苦労する。 大規模ビジョン言語モデル(VLM)は、動的なタスク計画と予測決定サポートを可能にすることで、有望なソリューションを提供する。 本稿では,画像ガイド下下垂体手術のためのAIコパイロットであるオペレーショナルVLM-Agentについて紹介する。 このエージェントは、外科的クエリを動的に処理し、MRI腫瘍のセグメンテーション、内視鏡解剖学的セグメンテーション、術中画像による術前画像のオーバーレイ、計器追跡、および手術的視覚的質問応答(VQA)などのタスクを計画する。 構造化タスク計画を実現するために, セグメンテーション, オーバレイ, 機器のローカライゼーション, ツールトラッキング, ツールとタスクのインタラクション, 位相識別, および外科的活動認識を含む, 外科的コンテキスト認識データセットであるPitAgentデータセットを開発した。 また,FFT-GaLoreは高速フーリエ変換(FFT)を用いた低ランク適応のための勾配投影法であり,手術環境におけるLLaMA 3.2の微調整を最適化する。 我々は,PitAgentデータセット上でタスク計画とプロンプト生成を評価し,公開下垂体データセットを用いてゼロショットVQAを評価することにより,手術用VLM-Agentを検証する。 その結果、タスク計画とクエリ解釈における最先端のパフォーマンスを示し、意味論的に意味のあるVQA応答、AIによる外科的補助の進歩を示す。

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