robotic surgery | BriefGPT - AI 论文速递

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通过注入基于学习的估计误差来提高机器人手术模拟的逼真度
通过从物理机器人收集的数据训练神经网络，我们提出了一个方法来估计手术模拟器中的机器人位置精度误差，并将这些误差注入模拟器中，以产生具有物理机器人特性性能的仿真机器人。我们的结果表明，误差注入将模拟机器人与物理机器人之间的平均位置和方向差异从
PDF25 days ago
OphNet：眼科手术工作流程理解的大规模视频基准
通过视频进行手术场景感知对于推动机器人手术、远程手术和 AI 辅助手术至关重要，特别是在眼科领域。然而，缺乏多样化且注释丰富的视频数据集妨碍了智能系统在手术工作流分析方面的发展。为了填补这一空白，我们引入了 OphNet，一个大规模的，由专
PDF25 days ago
构建脊椎手术的数字孪生：概念验证
手术数字化是创建真实手术的虚拟复制品的过程，也称为手术数字孪生。它在教育培训、手术规划和手术任务自动化等领域具有重要应用。本文提出了一个针对在真实条件下进行的离体脊椎手术的手术数字化概念验证。所提出的数字化主要关注整个手术场景的几何形状和外
PDF3 months ago
高斯飘点下可变形内窥镜组织重构
应用高斯喷洒方法进行可变形内窥镜组织重构，采用变形场处理动态场景、深度引导监督优化三维目标并使用时空权重掩模减轻工具遮挡，从单视角视频、估计的深度图和标记的工具掩模中重建和呈现高质量的可变形内窥镜组织。
PDF6 months ago
手术 - DINO：内窥镜手术深度估计的基础模型适配器学习
手术深度估计的成功适应需要考虑手术领域特定的知识，而非仅仅使用基础模型的预训练或简单微调。
PDF6 months ago
基于束调整的外科内窥镜动态视频重建，使用神经辐射场
通过采用神经辐射场（NeRF）方法，我们展示了一种能够学习时间上动态且可变形的三维场景的方法，并能适应各种不同相机和场景设置的鲁棒性模型，该模型消除了已知相机姿态的限制，并克服了目前静态场景重构技术中依赖场景静态部分进行精准重构的缺点，为当
PDF9 months ago
SAM 遇见机器人手术：关于泛化性、鲁棒性和适应性的实证研究
基于 Segment Anything Model（SAM）的语义分割模型在机器人手术领域的鲁棒性、零样本泛化性能等方面进行了实证研究，发现 SAM 在使用边界框提示时表现出卓越的零样本泛化能力，但在点提示和未提示设置下，对仪器的整体分割困
PDFa year ago
手术场景中手眼转换的在线估计
我们提出了一种基于神经网络的手眼校准方法，在机器人辅助微创手术中，从一系列图像和运动学数据估计变换，这显著简化了校准过程。该方法基于长短期记忆架构来从数据中提取时序信息，并利用线性组合的目标函数，包括运动远心点约束、重投影误差及其导数，以在
PDFa year ago
用神经网络平面表示快速重建可变形组织的四维模型
LerPlane 是一种快速且精确的手术场景重建方法，在单视点情况下将手术过程作为 4D 体积进行因式分解成为静态和动态场的 2D 平面。
PDFa year ago
机器人手术 meets SAM: 从鲁棒性角度的经验研究
本研究探讨了 Segment Anything Model 在机器人手术领域的鲁棒性和零样本泛化能力，并发现该模型在利用点基提示和未提示的设置下，对机器人手术仪器的分割效果较差，且在一些复杂的手术场景中无法识别器械。同时，该模型也缺乏足够的
PDFa year ago
SurgicalGPT: 外科视觉问答的端到端语言 - 视觉生成预训练模型
本文介绍了一种可伸缩的 Language-Vision GPT（LV-GPT）模型，它将 GPT2 模型扩展到包括视觉输入（图像），以改进机器人手术中的视觉问题回答（VQA）任务，该模型在内窥镜视觉挑战机器人场景分割 2018、Cholec
PDFa year ago
自主手术路线图 -- 手术自主性框架
机器人手术已扩大了手术的范围，本文提出了手术自动化任务的要求特征和清单，并讨论了实现更高水平的手术自动化所需的挑战和进展。
PDF2 years ago
使用卷积神经网络从运动数据评估外科技能
本文通过设计一种卷积神经网络 (CNN) 来自动评估机器人手术中的外科医生技能，经过我们提出的方法在 JIGSAWS 数据集上得到了非常有竞争力的结果，并通过类激活图来解释各分类并提供个性化反馈
PDF6 years ago