論文の概要: Advancing Embodied Intelligence in Robotic-Assisted Endovascular Procedures: A Systematic Review of AI Solutions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.15327v2
- Date: Wed, 23 Apr 2025 15:44:20 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:52.75123
- Title: Advancing Embodied Intelligence in Robotic-Assisted Endovascular Procedures: A Systematic Review of AI Solutions
- Title（参考訳）: ロボットによる血管内手術における身体的知能の促進:AIソリューションの体系的レビュー
- Authors: Tianliang Yao, Bo Lu, Markus Kowarschik, Yixuan Yuan, Hubin Zhao, Sebastien Ourselin, Kaspar Althoefer, Junbo Ge, Peng Qi,
- Abstract要約: エボディード・インテリジェンスとロボットシステムの統合は、パラダイムシフトを表している。
データ駆動型アプローチ、高度なコンピュータビジョン、医用画像分析、機械学習技術は、この進化の最前線にある。
知的知覚とデータ駆動制御の最近の進歩とロボット支援手順における実践的応用について論じる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.68772584578631
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Endovascular procedures have revolutionized the treatment of vascular diseases thanks to minimally invasive solutions that significantly reduce patient recovery time and enhance clinical outcomes. However, the precision and dexterity required during these procedures poses considerable challenges for interventionists. Robotic systems have emerged offering transformative solutions, addressing issues such as operator fatigue, radiation exposure, and the inherent limitations of human precision. The integration of Embodied Intelligence (EI) into these systems signifies a paradigm shift, enabling robots to navigate complex vascular networks and adapt to dynamic physiological conditions. Data-driven approaches, advanced computer vision, medical image analysis, and machine learning techniques, are at the forefront of this evolution. These methods augment procedural intelligence by facilitating real-time vessel segmentation, device tracking, and anatomical landmark detection. Reinforcement learning and imitation learning further refine navigation strategies and replicate experts' techniques. This review systematically examines the integration of EI principles into robotic technologies, in relation to endovascular procedures. We discuss recent advancements in intelligent perception and data-driven control, and their practical applications in robot-assisted endovascular procedures. By critically evaluating current limitations and emerging opportunities, this review establishes a framework for future developments, emphasizing the potential for greater autonomy and improved clinical outcomes. Emerging trends and specific areas of research, such as federated learning for medical data sharing, explainable AI for clinical decision support, and advanced human-robot collaboration paradigms, are also explored, offering insights into the future direction of this rapidly evolving field.
- Abstract（参考訳）: 血管内手術は、患者の回復時間を大幅に短縮し、臨床結果を高める、最小侵襲のソリューションにより、血管疾患の治療に革命をもたらした。
しかし、これらの手順で必要とされる正確さと厳密さは、介入者にとって大きな課題となる。
ロボットシステムは、オペレーターの疲労、放射線曝露、人間固有の精度の限界といった問題に対処する、変革的なソリューションを提供している。
EI(Embodied Intelligence)をこれらのシステムに統合することは、ロボットが複雑な血管網をナビゲートし、動的生理的条件に適応できるようにするパラダイムシフトを意味する。
データ駆動型アプローチ、高度なコンピュータビジョン、医用画像分析、機械学習技術は、この進化の最前線にある。
これらの方法は、リアルタイム血管分割、デバイス追跡、解剖学的ランドマーク検出を容易にすることにより、手続き的インテリジェンスを高める。
強化学習と模倣学習はナビゲーション戦略をさらに洗練させ、専門家の技術を再現する。
本稿では,EI原則のロボット技術への統合を,血管内手術に関して体系的に検討する。
本稿では、知的知覚とデータ駆動制御の最近の進歩と、ロボットによる血管内手術における実践的応用について論じる。
このレビューは、現在の限界と新たな機会を批判的に評価することによって、将来の発展のための枠組みを確立し、より大きな自律性の可能性を強調し、臨床結果を改善する。
医療データ共有のためのフェデレーション学習、臨床意思決定支援のための説明可能なAI、高度な人間とロボットのコラボレーションパラダイムなど、新たなトレンドや研究分野についても検討し、この急速に発展する分野の今後の方向性についての洞察を提供する。
関連論文リスト
- The Impact of Artificial Intelligence on Emergency Medicine: A Review of Recent Advances [0.2544903230401084]
人工知能(AI)は、診断プロセスを強化し、患者の結果を改善することで、救急医療に革命をもたらす。
機械学習とディープラーニングは、複雑な画像データの解釈において重要な要素であり、迅速で正確な診断を提供し、従来の診断方法を超える可能性がある。
これらの進歩にもかかわらず、AIを臨床実践に統合することは、データのプライバシ、アルゴリズムバイアス、さまざまな設定にまたがる広範な検証の必要性といった課題を提示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-17T17:45:00Z) - Towards Next-Generation Medical Agent: How o1 is Reshaping Decision-Making in Medical Scenarios [46.729092855387165]
本稿では,医療用AIエージェントのバックボーンLSMの選択について検討する。
我々の研究結果は、o1の診断精度と一貫性を高める能力を示し、よりスマートでより応答性の高いAIツールへの道を開いた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-16T18:19:53Z) - Explainable Artificial Intelligence for Medical Applications: A Review [42.33274794442013]
本稿では、説明可能な人工知能(XAI)に関する最近の研究をレビューする。
視覚、オーディオ、マルチモーダルの観点からの医療実践に焦点を当てている。
我々は、将来の研究者や医療専門家に支援とガイダンスを提供することを目的として、これらのプラクティスを分類し、合成することに努めます。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-15T11:31:06Z) - Artificial intelligence techniques in inherited retinal diseases: A review [19.107474958408847]
遺伝性網膜疾患(英: InheritedRetinal disease、IRD)は、進行性視力低下を引き起こす多様な遺伝性疾患群であり、労働年齢層の視覚障害の主要な原因である。
人工知能(AI)の最近の進歩は、これらの課題に対する有望な解決策を提供する。
このレビューは既存の研究を統合し、ギャップを特定し、IRDの診断と管理におけるAIの可能性の概要を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-10T03:14:51Z) - Transforming Surgical Interventions with Embodied Intelligence for Ultrasound Robotics [24.014073238400137]
本稿では,超音波ロボットと大規模言語モデル(LLM)とドメイン固有知識強化を組み合わせた,新しい超音波身体情報システムを提案する。
まず、LLMを超音波ロボットと統合して、医師の言葉による指示を正確に動作計画に解釈する。
以上の結果から,提案システムは超音波スキャンの効率と品質を向上し,自律型医療スキャン技術のさらなる進歩の道を開くことが示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-18T14:22:16Z) - L-SFAN: Lightweight Spatially-focused Attention Network for Pain Behavior Detection [44.016805074560295]
慢性的な腰痛 (CLBP) は世界中の何百万もの患者を悩ませており、個人の健康や医療システムに対する経済的負担に大きな影響を及ぼす。
人工知能(AI)とディープラーニングは、リハビリ戦略を改善するために痛みに関連する行動を分析するための有望な道を提供するが、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を含む現在のモデルには限界がある。
我々は、モーションキャプチャーと表面筋電図センサからデータの空間的時間的相互作用をキャプチャする2Dフィルタを組み込んだ軽量CNNアーキテクチャであるhbox EmoL-SFANを紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-07T12:01:37Z) - 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) - AutoPrognosis 2.0: Democratizing Diagnostic and Prognostic Modeling in
Healthcare with Automated Machine Learning [72.2614468437919]
本稿では,診断・予後モデルを開発するための機械学習フレームワークAutoPrognosis 2.0を提案する。
我々は,英国バイオバンクを用いた糖尿病の予後リスクスコアを構築するための図解的アプリケーションを提供する。
我々のリスクスコアはWebベースの意思決定支援ツールとして実装されており、世界中の患者や臨床医がアクセスできる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-21T16:31:46Z) - Human-Robot Collaboration and Machine Learning: A Systematic Review of
Recent Research [69.48907856390834]
人間ロボットコラボレーション(Human-robot collaboration、HRC)とは、人間とロボットの相互作用を探索する手法である。
本稿では,HRCの文脈における機械学習技術の利用に関する詳細な文献レビューを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-14T15:14:33Z) - Achievements and Challenges in Explaining Deep Learning based
Computer-Aided Diagnosis Systems [4.9449660544238085]
我々は、既知の疾患基準の検証のための説明可能なAIの開発における初期の成果について論じる。
我々は、臨床意思決定支援ツールとしてのAIの実践的応用の道に立つ、残る課題をいくつか強調する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-26T08:08:19Z)
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。