論文の概要: X-GuideAR: An Augmented Reality Framework to Mitigate Radiation Exposure during Fluoroscopic Guidance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.10873v1
- Date: Sun, 12 Jul 2026 18:34:02 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-14 15:40:48.558557
- Title: X-GuideAR: An Augmented Reality Framework to Mitigate Radiation Exposure during Fluoroscopic Guidance
- Title(参考訳): X-GuideAR:蛍光誘導時の放射線被曝軽減のための拡張現実フレームワーク
- Abstract要約: フルオロハンティング」は、患者や外科チームへの放射線被曝を増加させる。
この研究は、最適なX線ビューを特定するための拡張現実フレームワークであるX-GuideARを導入する。
X-GuideARは放射線曝露を低減し、S2AIスクリュー配置を簡素化する大きな可能性を示している。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 38.06827713629882
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Achieving optimal screw placement for orthopedic surgeries requires frequent alignment checks and multiple anatomical views under X-ray -- a process known as "fluoro-hunting" that increases radiation exposure to patients and surgical teams. This work introduces X-GuideAR, an augmented reality (AR) framework for identifying optimal X-ray views, aimed at reducing radiation exposure while ensuring accurate screw placement. To exemplify the benefits of X-GuideAR, we focus on S2 alar-iliac (S2AI) screw placement. Our system provides radiation-free guidance for view acquisition and drilling by generating synthetic X-ray previews that accelerate fluoro-hunting. Once the required anatomical views are identified using these previews, a real X-ray is acquired, and the preview of the drilling trajectory is augmented onto it, facilitating precise screw placement with minimal additional radiation. A preliminary study involving eight S2AI trajectories performed by an expert spine surgeon demonstrated a 62.3% reduction in the number of X-rays. Post-procedure evaluations showed that trajectories done with X-GuideAR supported an average safe screw diameter of 12.95 mm compared to 5.9 mm under the conventional workflow, suggesting improved bony containment and potential biomechanical benefit. X-GuideAR shows great potential to reduce radiation exposure and streamline S2AI screw placement, offering a promising direction toward safer and more efficient surgeries.
- Abstract(参考訳): 整形外科手術の最適なスクリュー配置を実現するには、頻繁にアライメントチェックと、X線による複数の解剖学的観察が必要だ。このプロセスは「フルオロハンティング」と呼ばれ、患者や外科チームへの放射線曝露を増大させる。
この研究は、最適なX線ビューを特定するための拡張現実(AR)フレームワークであるX-GuideARを導入し、正確なスクリュー配置を確保しながら放射線暴露を減らすことを目的としている。
X-GuideARの利点を実証するため、S2 alar-iliac(S2AI)スクリュー配置に注目した。
本システムでは,フルオロハンティングを加速する合成X線プレビューを生成することにより,ビュー取得と掘削のための放射線フリーガイダンスを提供する。
これらのプレビューを用いて必要な解剖学的ビューが特定されると、実際のX線が取得され、ドリル軌道のプレビューが付加され、最小限の追加放射線で正確なスクリュー配置が容易になる。
専門の脊椎外科医が行なった8つのS2AI軌道に関する予備的な研究は、X線数の62.3%の減少を示した。
後処理後の評価では、X-GuideARによる軌道は従来のワークフローでは5.9mmよりも平均12.95mmの安全スクリュー径をサポートしており、ボニー封じ込めの改善と潜在的な生体力学的利点が示唆された。
X-GuideARは、放射線曝露とS2AIスクリュー配置の合理化に大きな可能性を示し、より安全で効率的な手術に向けて有望な方向を提供する。
関連論文リスト
- Feasibility of Augmented Reality-Guided Robotic Ultrasound with Cone-Beam CT Integration for Spine Procedures [35.940780679292025]
脊椎手術のための光学式シースルー拡張現実(OST-AR)誘導ロボットシステムを提案する。
我々は,ライブ超音波を併用したコーンビームCT(CBCT)由来の3Dスピーンモデルを統合する。
結果、ARは実行時間とタスク間の配置エラーを著しく削減することがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-23T16:35:17Z) - X-ray Insights Unleashed: Pioneering the Enhancement of Multi-Label Long-Tail Data [86.52299247918637]
胸部X線撮影における長期肺腫瘍の診断は困難であった。
尾部病変の表現力を高める拡散法は近年進歩しているが, 稀な病変例では, それらの発生能が低下している。
そこで本研究では,従来のX線を併用して尾部病変を増大させる新しいデータ合成パイプラインを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-24T06:14:55Z) - LatXGen: Towards Radiation-Free and Accurate Quantitative Analysis of Sagittal Spinal Alignment Via Cross-Modal Radiographic View Synthesis [5.000218104207936]
思春期特発性強皮症(AIS)は複雑な3次元脊髄変形である。
LatXGenは、現実的な側方X線を合成する新しい生成フレームワークである。
LatXGenは正確なラジオグラフを生成し、既存のGANベースの手法を視覚的忠実度と定量的メトリクスの両方で上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-29T01:29:53Z) - Xray2Xray: World Model from Chest X-rays with Volumetric Context [12.453185395782054]
本研究では,胸部X線から3次元構造情報をコードする潜在表現を学習する新しい世界モデルであるXray2Xrayを紹介する。
Xray2Xrayは、X線投影の遷移ダイナミクスをモデル化することにより、胸部体積の潜在的な表現をキャプチャする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-17T20:17:07Z) - Synergistic Bleeding Region and Point Detection in Laparoscopic Surgical Videos [58.52416525595543]
BlooDetは腹腔鏡下手術で出血部位と点を同時検出するように設計されている。
本フレームワークでは,Segment Anything Model 2をベースとした双方向双方向誘導設計を採用している。
実験では、SurgBloodでは、出血部位と点検出の両方で、ベースラインが12よりも優れています。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-28T06:27:55Z) - Laparoscopic Scene Analysis for Intraoperative Visualisation of Gamma Probe Signals in Minimally Invasive Cancer Surgery [2.7195102129095003]
がんは世界中で深刻な健康上の課題であり、英国では2分ごとに新たな診断が行われる。
手術はがんの主要な治療法の1つである。
外科医は、がん組織や転移の切除を誘導するために、触覚と裸眼に頼っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-03T10:50:15Z) - Seamless Augmented Reality Integration in Arthroscopy: A Pipeline for Articular Reconstruction and Guidance [4.8046407905667206]
関節鏡は、関節疾患の診断と治療に用いられる、最小侵襲の外科手術である。
関節鏡の視野の制限と深度知覚の欠如は、複雑な関節構造をナビゲートする上での課題となる。
本稿では, 局所化とマッピング, 深さ推定, 3次元ガウススプラッティングを併用したロバストパイプラインを提案する。
我々のソリューションは、関節ノッチ計測とアノテーションアンカーのためのARアシストを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-01T04:15:49Z) - Radiative Gaussian Splatting for Efficient X-ray Novel View Synthesis [88.86777314004044]
我々は,X線ノベルビュー可視化のための3次元ガウシアンスプラッティングに基づくフレームワーク,すなわちX-ガウシアンを提案する。
実験の結果,X-Gaussianは6.5dBの最先端手法より優れており,トレーニング時間は15%未満であり,推論速度は73倍であることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-07T00:12:08Z) - AiAReSeg: Catheter Detection and Segmentation in Interventional
Ultrasound using Transformers [75.20925220246689]
血管内手術は、電離放射線を用いてカテーテルと血管を可視化するFluoroscopyの黄金標準を用いて行われる。
本研究では、最先端機械学習トランスフォーマアーキテクチャを応用して、軸干渉超音波画像シーケンス中のカテーテルを検出し、セグメント化する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-25T19:34:12Z) - Simultaneous Estimation of X-ray Back-Scatter and Forward-Scatter using
Multi-Task Learning [59.17383024536595]
後方散乱は複雑な介入の際の患者(皮膚)の服用に大きく寄与する。
前方散乱放射線は投影画像のコントラストを低減し、3次元再構成でアーティファクトを導入する。
本稿では,従来の手法と学習に基づく手法を組み合わせて,検出器に到達した前方散乱を同時に推定する手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-08T10:47:37Z)
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。