論文の概要: Humanoid Robots as First Assistants in Endoscopic Surgery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.24156v1
- Date: Fri, 27 Feb 2026 16:37:33 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.771842
- Title: Humanoid Robots as First Assistants in Endoscopic Surgery
- Title(参考訳): 内視鏡手術の第一支援者としてのヒューマノイドロボット
- Authors: Sue Min Cho, Jan Emily Mangulabnan, Han Zhang, Zhekai Mao, Yufan He, Pengfei Guo, Daguang Xu, Gregory Hager, Masaru Ishii, Mathias Unberath,
- Abstract要約: 耳鼻咽喉科医が腹腔鏡下摘出術を施行した際,遠隔操作のUnitree G1が内視鏡的視認性を示した概念実証を報告する。
プロシージャは正常に完了し、安定した可視化が至る所で維持された。
本研究は, ヒューマノイド手術支援のためのホルムファクターの実現可能性を確立するとともに, 開発継続に向けた課題を同定する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 15.071987640993804
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Humanoid robots have become a focal point of technological ambition, with claims of surgical capability within years in mainstream discourse. These projections are aspirational yet lack empirical grounding. To date, no humanoid has assisted a surgeon through an actual procedure, let alone performed one. The work described here breaks this new ground. Here we report a proof of concept in which a teleoperated Unitree G1 provided endoscopic visualization while an attending otolaryngologist performed a cadaveric sphenoidectomy. The procedure was completed successfully, with stable visualization maintained throughout. Teleoperation allowed assessment of whether the humanoid form factor could meet the physical demands of surgical assistance in terms of sustenance and precision; the cognitive demands were satisfied -- for now -- by the operator. Post-procedure analysis identified engineering targets for clinical translation, alongside near-term opportunities such as autonomous diagnostic scoping. This work establishes form-factor feasibility for humanoid surgical assistance while identifying challenges for continued development.
- Abstract(参考訳): ヒューマノイドロボットは、長年にわたる主流の言論における外科的能力の主張によって、技術野望の焦点となっている。
これらの投影は実証的だが経験的な接地を欠いている。
これまでのところ、ヒューマノイドは実際の手術で外科医を助けていない。
ここで述べられている作品は、この新しい地面を壊します。
今回われわれは,遠隔操作のUnitree G1が内視鏡的視認性を提供し,耳鼻咽喉科医がカダベリック・スフェノイド摘出術を施行した概念実証を報告する。
プロシージャは正常に完了し、安定した可視化が至る所で維持された。
遠隔操作は、ヒューマノイドフォームファクターがスステナンスと精度の点で外科的補助の物理的要求を満たすことができるかどうかの評価を可能にした。
術後分析では、自律的診断スコーピングのような短期的な機会とともに、臨床翻訳の工学的目標を特定した。
本研究は, ヒューマノイド手術支援のためのホルムファクターの実現可能性を確立するとともに, 開発継続に向けた課題を同定する。
関連論文リスト
- How Far Are Surgeons from Surgical World Models? A Pilot Study on Zero-shot Surgical Video Generation with Expert Assessment [69.13598421861654]
本稿では,手術におけるビデオ生成モデル評価のための専門家による最初のベンチマークであるSurgVeoを紹介する。
腹腔鏡下手術と神経外科手術の手術クリップにゼロショット予測タスクを施した高度なVeo-3モデルを課題とする。
以上の結果から,Veo-3は異常な視覚的視認性を示すが,手術的視認性ピラミッドの高位では致命的に失敗することが明らかとなった。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-03T17:28:54Z) - Surgeons vs. Computer Vision: A comparative analysis on surgical phase recognition capabilities [65.66373425605278]
自動手術相認識(SPR)は、人工知能(AI)を使用して、手術ワークフローをその重要なイベントに分割する。
従来の研究は、短い外科手術と直線的な外科手術に焦点を合わせており、時間的文脈が手術の段階をよりよく分類する専門家の能力に影響を与えるかどうかを探索していない。
本研究は,ロボットによる部分腎切除(RAPN)を高度に非直線的に行うことに焦点を当て,これらのギャップに対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-26T15:37:22Z) - Creating a Digital Twin of Spinal Surgery: A Proof of Concept [68.37190859183663]
手術デジタル化は、現実世界の手術の仮想レプリカを作成するプロセスである。
脊椎外科手術に応用した手術デジタル化のための概念実証(PoC)を提案する。
5台のRGB-Dカメラを外科医の動的3D再構成に、ハイエンドカメラを解剖学の3D再構成に、赤外線ステレオカメラを手術器具追跡に、レーザースキャナーを手術室の3D再構成とデータ融合に使用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-25T13:09:40Z) - 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) - 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) - 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) - CholecTriplet2021: A benchmark challenge for surgical action triplet
recognition [66.51610049869393]
腹腔鏡下手術における三肢の認識のためにMICCAI 2021で実施した内視鏡的視力障害であるColecTriplet 2021を提案する。
課題の参加者が提案する最先端の深層学習手法の課題設定と評価について述べる。
4つのベースライン法と19の新しいディープラーニングアルゴリズムが提示され、手術ビデオから直接手術行動三重項を認識し、平均平均精度(mAP)は4.2%から38.1%である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-10T18:51:55Z) - The SARAS Endoscopic Surgeon Action Detection (ESAD) dataset: Challenges
and methods [15.833413083110903]
本稿では,内視鏡下低侵襲手術における外科医の行動検出問題に取り組むための,最初の大規模データセットであるesadについて述べる。
このデータセットは、前立腺切除術中にキャプチャされた実際の内視鏡的ビデオフレーム上の21のアクションクラスに対するバウンディングボックスアノテーションを提供し、最近のMIDL 2020チャレンジのベースとして使用された。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-07T15:11:51Z)
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。