穿孔器の3DビジュアライゼーションのためのAI-Augmented Mixed Reality:フィブラーフラップ手術における可行性研究
Yixiu Liu1, Jian Wu2, Yanguang Zhao2
1College of Stomatology, Chongqing Medical University, Chongqing Key Laboratory of Oral Diseases and Biomedical Sciences, Chongqing, China; Head and Neck Surgery, Chongqing University Cancer Hospital, Chongqing, China.
Journal of stomatology, oral and maxillofacial surgery
|February 21, 2026
まとめ
この研究は,フィビュララフラップ手術における穿孔器の正確な局所化のために,AIと混合現実を用いた新しい3Dビジュアライゼーション方法を導入しています. このシステムは血管を正確にマッピングし,外科的なナビゲーションに貴重なツールを提供しました.
科学分野:
- メディカルイマージング (医学イメージング)
- 外科ナビゲーション
- 人工知能 (AI) とは,人工知能 (AI) のことです.
背景:
- 穿孔器の識別は,再建外科手術におけるフラップの生存に不可欠です.
- 3D血管ビジュアライゼーションの現在の方法は,制限されることがあります.
- 先進的なビジュアライゼーションツールの開発は,手術の精度を向上させるために不可欠です.
研究 の 目的:
- AI,混合現実,および信託マーカーを使用して,穿孔器用の3Dビジュアライゼーション方法を開発および検証する.
- 外科医が制御する3D血管可視化システムを作成するために.
- このテクノロジーを他の外科分野に適用するための参考資料を提供すること.
主な方法:
- AIアルゴリズム,HoloLens 2の混合現実,およびポリエーテルエーケトン (PEEK) の信託マーカーを統合したシステムを開発しました.
- CTアンジオグラフィーを用いて,PEEKマーカーでフィブラーラップと下肢の3Dモデルを作成しました.
- 仮想PEEKマーカーと患者の物理的なマーカーを並べて,患者モデル登録を達成しました.
主要な成果:
- システムは,3人の患者で5つの穿孔器を正確に特定し,外科的発見と一致しました.
- 計画された出口点と実際の出口点の間に平均1.7mmの局所精度を達成しました.
- 迅速な登録プロセスを実証し,合計で平均108秒,コアアライナメントで平均16秒を要しました.
結論:
- 人工知能に統合されたHoloLens 2システムは,信託マーカーの登録を介して,3Dモデルと組織との並べ替えを成功裏に達成しました.
- このフレームワークは,様々な外科分野におけるナビゲーションシステムの開発のための多用途性を示しています.
- より広範な適用性を検証するために,より大きな研究が必要である.
