論文の概要: All-in-One Augmented Reality Guided Head and Neck Tumor Resection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.29495v1
- Date: Tue, 31 Mar 2026 09:38:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-04-01 15:25:03.458502
- Title: All-in-One Augmented Reality Guided Head and Neck Tumor Resection
- Title(参考訳): All-in-one Augmented Reality Guided Headと頸部腫瘍摘出術
- Abstract要約: 切除標本から切除床まで正のマージンを再局在させるオールインワン拡張現実(AR)システムを提案する。
6人の医療研修生によるシリコンファントム研究において、マーカーレス登録はマーカーベースベースラインに匹敵するターゲット登録誤差を達成した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 6.038527309965889
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Positive margins are common in head and neck squamous cell carcinoma, yet intraoperative re-resection is often imprecise because margin locations are typically communicated verbally from pathology. We present an all-in-one augmented reality (AR) system that relocalizes positive margins from a resected specimen to the resection bed and visualizes them in situ using HoloLens 2 depth sensing and fully automated markerless surface registration. In a silicone phantom study with six medical trainees, markerless registration achieved target registration errors comparable to a marker-based baseline (median 1.8 mm vs. 1.7 mm; maximum < 4 mm). In a margin relocalization task, AR guidance reduced error from verbal guidance (median 14.2 mm) to a few millimeters (median 3.2 mm), with all AR localizations within 5 mm error. These results support the feasibility of markerless AR margin guidance for more precise intraoperative re-excision.
- Abstract(参考訳): 頭頸部扁平上皮癌では陽性縁が一般的であるが,術中再切除はしばしば不正確である。
本システムでは,正のマージンを切除した検体から切除床へ再局在させ,HoloLens 2深度センサーと完全自動マーカーレス表面登録を用いてその場で可視化する。
6人の医療研修生によるシリコーンファントム研究において、マーカーレス登録はマーカーベースベースライン(中間1.8mm vs. 1.7mm; 最大1.7mm; 4mm;)に匹敵する目標登録誤差を達成した。
マージン再ローカライゼーションタスクでは、ARガイダンスは、言語指導(中間14.2mm)から数ミリ(中間3.2mm)までエラーを減らし、すべてのARローカライゼーションは5mm以内である。
以上の結果から, マーカーレスARマージンガイドの有用性が示唆された。
関連論文リスト
- Automated Fetal Brain MRI Biometry in Healthy and Pathological Cases [0.0]
我々は,NeSVoRを再構成した3Dボリューム上に22の解剖学的ランドマークを局在させる自動バイオメトリック分析パイプラインを評価した。
我々は,H3DE-NetとSCNの2つのランドマークローカライゼーションモデルを,122件の買収の異種コホート上で比較した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-08-16T11:48:58Z) - Marker-free deformable registration and fusion for augmented reality-guided positive margin localization during tumor resection surgery [6.413736566165252]
頭頸部腫瘍手術の正のマージンは, 検体側病理所見を患者の切除床にマッピングする必要がある。
病理学者は、切除された変形標本のスライスにおける正のマージンを同定するので、これは難しい。
三次元検体スキャンから切除床へのマージンラベルをマッピングするためのマーカーフリー拡張現実(AR)ワークフローを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-15T00:06:52Z) - GLIDE-Reg: Global-to-Local Deformable Registration Using Co-Optimized Foundation and Handcrafted Features [1.3341104532714532]
我々は、登録フィールドと学習可能な次元削減モジュールを共同で最適化し、圧縮されたVFM埋め込みが登録関連性を維持する。
GLIDE-Reg は 0.859, 0.862, 0.901 の解剖学的構造に対して平均サイス類似係数 (DSC) を達成する。
目標登録エラーに対して、GLIDE-RegはLung250Mランドマークで1.58mm(corrFieldで1.25mm、DEEDSで1.91mm)を達成した。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-02-27T17:19:02Z) - Hide-and-Seek Attribution: Weakly Supervised Segmentation of Vertebral Metastases in CT [68.09387763135236]
脊椎レベルの健康・悪性のラベルにのみ、病変マスクを伴わずに訓練を施した弱い指導方法を提案する。
マスクの監視がないにも関わらず,強い爆発・解析性能を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-07T14:03:28Z) - Markerless Augmented Reality Registration for Surgical Guidance: A Multi-Anatomy Clinical Accuracy Study [6.154533735564864]
我々は,ヘッドマウントディスプレイ上に,奥行きのみのマーカーレス拡張現実(AR)登録パイプラインを開発し,臨床評価を行った。
実運用環境における小・低曲率解剖の精度を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-11-03T21:58:33Z) - DRBD-Mamba for Robust and Efficient Brain Tumor Segmentation with Analytical Insights [54.87947751720332]
脳腫瘍の正確なセグメンテーションは、臨床診断と治療に重要である。
マンバを拠点とするState Space Modelsは、有望なパフォーマンスを示している。
本稿では,計算オーバーヘッドを最小限に抑えながら,マルチスケールの長距離依存関係をキャプチャするマルチ解像度双方向マンバを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-10-16T07:31:21Z) - Automatic registration with continuous pose updates for marker-less
surgical navigation in spine surgery [52.63271687382495]
本研究では, 腰部脊柱管固定術の登録問題を, 無放射線で自動的に解決するアプローチを提案する。
深部神経ネットワークは、腰椎を分割し、その方向を同時に予測するように訓練され、前手術モデルに対する最初のポーズが得られた。
拡張現実ベースのナビゲーションシステムとの統合により、直感的な外科的ガイダンスが提供される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-05T16:26:41Z) - Next-generation Surgical Navigation: Marker-less Multi-view 6DoF Pose Estimation of Surgical Instruments [64.59698930334012]
静止カメラとヘッドマウントカメラを組み合わせたマルチカメラ・キャプチャー・セットアップを提案する。
第2に,手術用ウェットラボと実際の手術用劇場で撮影された元脊椎手術のマルチビューRGB-Dビデオデータセットを公表した。
第3に,手術器具の6DoFポーズ推定の課題に対して,最先端のシングルビューとマルチビューの3つの手法を評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-05T13:42:19Z) - Controlling False Positive/Negative Rates for Deep-Learning-Based
Prostate Cancer Detection on Multiparametric MR images [58.85481248101611]
そこで本研究では,病変からスライスまでのマッピング機能に基づく,病変レベルのコスト感受性損失と付加的なスライスレベルの損失を組み込んだ新しいPCa検出ネットワークを提案する。
1) 病変レベルFNRを0.19から0.10に, 病変レベルFPRを1.03から0.66に減らした。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-04T09:51:27Z) - A Convolutional Approach to Vertebrae Detection and Labelling in Whole
Spine MRI [70.04389979779195]
脊椎MRIにおける脊椎の発見と同定のための新しい畳み込み法を提案する。
これには学習ベクトル場を使用して、検出された脊椎の角を個別の脊椎にまとめる。
本手法の臨床的有用性を示すために, 腰部, 脊柱管内MRスキャンにおける側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側方側
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-06T09:37:12Z) - 3D Augmented Reality-Assisted CT-Guided Interventions: System Design and
Preclinical Trial on an Abdominal Phantom using HoloLens 2 [0.0]
Augmented Reality(AR)ヘッドセットデバイスは進化し、CT誘導ターゲティングを改善するために仮想3Dガイダンスを提供することができる。
3D ARガイダンスは、プロシージャ線量削減の大幅な改善を、飛行機外障害への挑戦に役立てることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-19T00:22:24Z) - 4D Deep Learning for Multiple Sclerosis Lesion Activity Segmentation [49.32653090178743]
我々は,MRIボリュームの履歴を用いて,この問題をフル4次元ディープラーニングに拡張することで,性能が向上するかどうか検討する。
提案手法は, 病変側真陽性率0.84, 病変側偽陽性率0.19で従来手法より優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-20T11:41:01Z)
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。