論文の概要: Machine Vision-Based Surgical Lighting System:Design and Implementation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.17287v1
• Date: Mon, 20 Oct 2025 08:22:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 00:56:39.36848
• Title: Machine Vision-Based Surgical Lighting System:Design and Implementation
• Title（参考訳）: 機械ビジョンに基づく手術照明システム:設計と実装
• Authors: Amir Gharghabi, Mahdi Hakiminezhad, Maryam Shafaei, Shaghayegh Gharghabi,
• Abstract要約: YOLOモデルは、手術シーンをシミュレートした注釈付き画像からなる検証セットで96.7%のmAP@50を達成する。 このマシンビジョンベースのソリューションは、外科医の身体的負担を軽減し、照明の一貫性を改善し、手術結果の改善をサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Effortless and ergonomically designed surgical lighting is critical for precision and safety during procedures. However, traditional systems often rely on manual adjustments, leading to surgeon fatigue, neck strain, and inconsistent illumination due to drift and shadowing. To address these challenges, we propose a novel surgical lighting system that leverages the YOLOv11 object detection algorithm to identify a blue marker placed above the target surgical site. A high-power LED light source is then directed to the identified location using two servomotors equipped with tilt-pan brackets. The YOLO model achieves 96.7% mAP@50 on the validation set consisting of annotated images simulating surgical scenes with the blue spherical marker. By automating the lighting process, this machine vision-based solution reduces physical strain on surgeons, improves consistency in illumination, and supports improved surgical outcomes.
• Abstract（参考訳）: 無害で人間工学的に設計された手術用照明は、手術中の精度と安全性に重要である。 しかし、伝統的なシステムは手動の調整に頼り、外科医の疲労、首の歪み、漂流と影による矛盾した照明に繋がる。 これらの課題に対処するために, YOLOv11オブジェクト検出アルゴリズムを利用して, 対象部位の上部に位置する青色マーカーを同定する新しい手術照明システムを提案する。 高出力LED光源は、傾斜パンブラケットを備えた2つのサーボモレータを使用して、特定された場所に向けられる。 YOLOモデルは、手術シーンを青い球面マーカーでシミュレートした注釈付き画像からなる検証セットで96.7%のmAP@50を達成する。 照明の自動化により、この機械ビジョンベースのソリューションは、外科医の身体的負担を軽減し、照明の一貫性を改善し、手術結果の改善をサポートする。

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