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血管介入手術のための深層学習ベースの人間-ロボット協調ナビゲーションフレームワーク

Yan Zhao1, Hui Li1, Runbo Liu1

  • 1School of Mechanical Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing, China.

The international journal of medical robotics + computer assisted surgery : MRCAS
|December 30, 2025
PubMed
まとめ

本研究では、自律血管介入手術（VIS）のための深層学習フレームワークを紹介する。このシステムは、カテーテル操作の決定において93.75%の精度を達成し、手術の効果と安全性を向上させる。

キーワード:
深層学習人間とロボットの協調ナビゲーション手術ナビゲーション血管内視鏡手術ロボット

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科学分野:

  • ロボット工学
  • 人工知能
  • 医療技術

背景:

  • 自律ロボット手術は、患者の転帰を改善する可能性を秘めている。
  • 血管介入手術（VIS）は、動的な手術状態と軟組織のために、自律実行に特有の課題をもたらす。

主な方法:

  • リアルタイムのカテーテル経路計画のための外科的敵対的生成ネットワーク（GAN）を利用した新しいフレームワーク。
  • 非線形マッピングのための畳み込みニューラルネットワーク（CNN）ベースのアクション推定器。
  • ナビゲーションのための人間とロボットの信頼ベースの共有制御モデル。

結論:

  • 提案されたフレームワークは、自律VISを達成するための実行可能な経路を提供する。
  • 複雑な手術手順における課題を克服するための深層学習の可能性を強調する。