論文の概要: Multi-Robot Scanner for Automated Full-Body Dermoscopic Imaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.10169v2
• Date: Thu, 10 Sep 2026 13:04:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-11 14:47:34.306256
• Title: Multi-Robot Scanner for Automated Full-Body Dermoscopic Imaging
• Title（参考訳）: オートマチックフルボディ皮膚画像用マルチロボットスキャナ
• Abstract要約: 本稿では,皮膚病変を皮膚内視鏡的に観察できるフルボディイメージングスキャナの構築に必要な仕様と設計手法について概説する。 本システムは、モグラの画像を取得するための最適なカメラ位置を適切に選択できるビュープランニングアルゴリズムを有する。 実写全体スキャンを用いて,接触皮膚内視鏡と既存の全体撮影システムとの比較を行い,本システムの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.10183055506531898
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper outlines the specifications and design approach used to construct a full body imaging scanner capable of capturing skin lesions at a dermatoscopic level using cameras mounted on the end-effectors of four UR10 manipulators. The system possesses a view-planning algorithm capable of appropriately selecting the best camera position to acquire images of moles, a high-level controller to allow the manipulators to work simultaneously and a collision-detector that halts the manipulators when they make contact with an object or a person. We evaluate the system through real-patient full-body scans, comparing acquired images against contact dermoscopy and an existing total-body photography system (Vectra) across clinically relevant lesion features, and quantify true optical resolving power using a USAF 1951 resolution target, yielding a smallest resolvable feature size of 22.1 microns for our scanner compared to 8.8 microns for contact dermoscopy. Results show the scanner consistently outperforms Vectra across most clinically relevant features and achieves comparable performance to contact dermoscopy for the majority of features assessed. By acquiring dermatoscopic-quality images automatically and without contact, and without requiring a separate manual dermoscopic examination, the scanner closes part of the gap between total-body photography and handheld dermoscopy, suggesting potential for future integration into screening workflows.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,4台のUR10マニピュレータのエンドエフェクタに装着したカメラを用いて皮膚病変を皮膚内視鏡レベルで観察できるフルボディイメージングスキャナを構築するための仕様と設計手法について概説する。 本システムは、モグラの画像を取得するための最適なカメラ位置を適切に選択できるビュープランニングアルゴリズムと、マニピュレータを同時に動作させるハイレベルコントローラと、被写体や人との接触時にマニピュレータを停止させる衝突検出器とを有する。 実検で全体スキャンを行い,接触皮膚内視鏡と既存の全体撮影システム(Vectra)を比較し,USAF 1951の解像度目標を用いて真の光学分解能を定量化し,接触皮膚内視鏡では8.8ミクロンに比べて最小の22.1ミクロンを実現した。 以上の結果から,Vectraは臨床的に最も有意な特徴に対して一貫して優れており,ほとんどの特徴に対して接触皮膚内視鏡に匹敵する性能を示した。 手動皮膚内視鏡検査を必要とせず、自動的に接触なく皮膚科品質の画像を取得することにより、スキャナーは全身撮影と手動皮膚内視鏡のギャップの一部を閉じ、将来のスクリーニングワークフローへの統合の可能性を示す。

関連論文リスト

• Multi-Contrast MRI Motion Correction via Parameter-Informed Disentanglement and Adaptive Experts [56.74856091904914]
  パラメータインフォームドコントラストと重度適応補正を組み合わせた統合フレームワークを提案する。 ScanCLIPは、取得パラメータからアンタングルコントラストスタイルへのコントラスト埋め込みを解剖学的内容から導き、コントラストのない特徴をもたらす。 ビジョントランスフォーマーは、動きの重大度を推定し、Mixture-of-Expertsネットワークを介して特徴をルーティングし、ターゲットのアーティファクト修正を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-29T02:48:23Z)
• DeepAf: One-Shot Spatiospectral Auto-Focus Model for Digital Pathology [37.648157065553185]
  本稿ではDeepAfを利用した新しい自動顕微鏡システムを提案する。 DeepAfは、単一ショットフォーカス予測のためのハイブリッドアーキテクチャを通じて、空間的特徴とスペクトル的特徴を組み合わせる。 システムはがんの分類において4倍で0.90AUCを達成するが、これは通常の20倍WSIスキャンよりも低い倍率で重要な成果である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-10-06T19:28:08Z)
• Monocular Marker-free Patient-to-Image Intraoperative Registration for Cochlear Implant Surgery [4.250558597144547]
  本フレームワークは単分子型外科顕微鏡とシームレスに統合され,追加のハードウェア依存や要件を伴わずに臨床応用に極めて有用である。 以上より, 術中CTスキャンを2次元の手術シーンに登録し, 角誤差が10度以内の症例では, 6次元カメラの撮影位置の予測に臨床的に関連性があることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-23T21:15:00Z)
• BlurryScope enables compact, cost-effective scanning microscopy for HER2 scoring using deep learning on blurry images [0.0]
  ブルリスコープ(BlurryScope)は、組織部位の自動検査・解析のための費用効率が高くコンパクトなソリューションである。 ヒト上皮成長因子受容体2(HER2)スコアの自動分類を行った。 4クラス (0, 1+, 2+, 3+) と2クラス (0/1+, 2+/3+) のHER2分類では, 79.3%, 89.7%の精度が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-23T04:46:36Z)
• 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)
• Localizing Scan Targets from Human Pose for Autonomous Lung Ultrasound Imaging [61.60067283680348]
  新型コロナウイルス(COVID-19)の世界的なパンデミックの出現に伴い、超音波画像を完全に自動化する必要がある。 本稿では,学習型コンピュータビジョン技術を取り入れた,視覚に基づくデータ駆動方式を提案する。 本手法は、プローブ位置決めのための15.52mm(9.47mm)、プローブ方位のための4.32(3.69deg)の精度を達成し、全走査目標に対する誤差閾値25mm以下で成功率を80%以上とした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-15T14:34:12Z)
• Self-Supervised Multi-Modal Alignment for Whole Body Medical Imaging [70.52819168140113]
  我々は、英国バイオバンクの2万名以上の被験者のデータセットを使用し、全体Dixon法磁気共鳴法(MR)スキャンとデュアルエネルギーX線吸収率法(DXA)スキャンを併用した。 マルチモーダル画像マッチングコントラストフレームワークを導入し、同一対象の異なるモダリティスキャンを高精度にマッチングすることができる。 適応がなければ、この対照的なトレーニングステップで学習した対応が、自動クロスモーダルスキャン登録の実行に利用できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-14T12:35:05Z)
• Recognizing Magnification Levels in Microscopic Snapshots [2.6234848946076785]
  デジタルイメージングはコンピュータビジョンと機械学習を、病理画像を分析する新しいツールに変えた。 デジタル画像の最近の進歩は、コンピュータビジョンと機械学習を、病理画像を分析するための新しいツールに変えた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-07T20:48:29Z)

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。