通过机器人生物组织活检系统，配合视觉辅助，运用光学相干断层扫描技术进行针尖力传感，收集来自医学专家对深层组织的意见，以提高针对性和准确性。

Jun, 2023

该研究提出了一种采用ToF深度传感器和反射标记的AR头戴式设备的新框架，可以实现高精度的EVD手术导航。通过深度校正和面部表面重建，可以大幅减少深度误差并实现亚毫米级精度，同时在仿真的EVD手术中实现了较高的定位精度。

Jun, 2023

研究了一种针对白内障手术的相位特定的增强现实（AR）辅助系统，该系统通过识别手术阶段提供定制的AR信息，利用多任务学习和时空聚合转换网络，抽取空间特征并结合时间特性，进一步通过临床实验验证了其在手术中的潜力。

Sep, 2023

为了实现图像引导和医疗介入和手术自动化，对于跟踪和映射组织方法的性能进行量化是至关重要的。我们引入了一种新的标注方法和一个使用该方法的数据集，称为Surgical Tattoos in Infrared (STIR)。STIR使用持久但对可见光谱算法不可见的标签，通过在组织点上标记IR荧光染料，indocyanine green (ICG)，然后收集可见光视频剪辑。STIR包括数百个立体视频剪辑，涵盖了体内和体外场景，在IR谱中标记了起始点和终止点。通过引入STIR，我们使用3D和2D端点误差和准确性指标分析了多种基于帧的跟踪方法。

Sep, 2023

评估AR辅助神经外科系统的不同技术并提出了一种新的技术来系统化评估过程。此外，在手术的准备和术中阶段基于相应的反馈进行更深入的调查，发现物理反馈可以显著减少由全息图位移引起的错误，而全息图上的缺乏视觉反馈对用户的三维感知不会产生显著影响。

Nov, 2023

通过进行2D到3D的注册和姿态估计，我们提出了一种不需要外部追踪设备，而可以将显微镜视频直接与术前计算机断层扫描（CT扫描）进行配准的方法，从而为增强现实手术提供了准确且精确度较高的效果。

Mar, 2024

SLIMBRAIN是一个实时获取和处理增强现实系统，适用于从高光谱信息中分类和显示脑肿瘤组织。该系统在肿瘤切除手术过程中以每秒14帧的速度捕获和处理高光谱图像，同时实现癌组织的检测和定位。这种可视化表示与LiDAR相机捕捉的RGB点云重叠，实现了在捕捉和处理过程中对场景的自然导航，提高了高光谱技术对肿瘤定位的可视化和效果。整个系统已在真实脑肿瘤切除手术中得到验证。

Mar, 2024

该论文探讨了增强现实在医疗行业中的应用，重点研究了基于增强现实的解决方案在脑室-腹腔分流手术中的应用，通过创建颅骨和脑室的3D模型，实验结果表明该解决方案能够显著减少手术准备时间和手术持续时间。

Apr, 2024

通过使用斑点结构光相机识别患者体表并将其融合到直径为24毫米的空心环中，该研究设计并实验了一种与传统反射球光学标记或磁定位手术导航和跟踪方法不同的方法。实验结果显示，该系统能够以多个角度精确定位任何体表点，实现了0.033-0.563毫米的定位精度和每秒7-30帧的图像。该方法的定位识别环材料在CT下成像效果良好，因此可以将肉眼定位和CT成像定位结合起来，形成统一的内外部定位世界坐标，实现内外部注册。该系统具有六个自由度的运动感知，可进行上下、前后、左右和所有旋转的亚毫米级精度，在未来穿刺手术中具有广阔的应用前景。

May, 2024

本文针对现实手术中器官动态变形的问题，提供了一种对现有变形建模方法的系统分类和总结。通过分析112篇相关文献，揭示了增强现实引导下的手术中器官变形建模的现状及其临床应用，为未来的研究发展提供了潜在主题和方向。

Aug, 2024