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Toward Reliable AR-Guided Surgical Navigation: Interactive Deformation Modeling with Data-Driven Biomechanics and Prompts

Created by
  • Haebom

저자

Zheng Han, Jun Zhou, Jialun Pei, Jing Qin, Yingfang Fan, Qi Dou

개요

본 논문은 증강현실(AR) 기반 수술 내비게이션에서 정확한 기관 변형 모델링을 위한 새로운 데이터 기반 생체역학 알고리즘을 제안합니다. 기존 유한요소법(FEM)의 높은 계산 비용과 큰 해부학적 변화에 대한 취약성을 극복하기 위해, FEM 수준의 정확도를 유지하면서 계산 효율성을 높이는 알고리즘을 개발했습니다. 또한, 외과의가 상호작용적으로 해부학적 불일치를 수정할 수 있는 인간-컴퓨터 상호작용(HCI) 메커니즘을 도입하여 복잡한 수술 상황에 대한 모델 적응력을 향상시켰습니다. 공개 데이터셋을 이용한 실험 결과, 제안된 알고리즘은 평균 표적 등록 오차 3.42mm를 달성했으며, 외과의의 상호작용적 개입을 통해 오차를 2.78mm로 더욱 감소시켜 기존 최첨단 방법을 능가하는 부피 정확도를 보였습니다. 이는 효율적이고 정확한 변형 모델링과 외과의-알고리즘 협업을 강화하여 더 안전하고 신뢰할 수 있는 컴퓨터 지원 수술을 가능하게 합니다.

시사점, 한계점

시사점:
데이터 기반 생체역학 알고리즘을 통해 FEM의 높은 계산 비용 문제를 해결하고 정확도를 유지.
인간-컴퓨터 상호작용 메커니즘을 도입하여 외과의의 전문성을 활용하고 복잡한 수술 상황에 대한 적응력 향상.
기존 최첨단 방법보다 우수한 부피 정확도를 달성하여 더 안전하고 신뢰할 수 있는 AR 기반 수술 내비게이션 제공.
외과의와 알고리즘 간의 협업 강화를 통해 수술의 효율성과 안전성 증대.
한계점:
제안된 알고리즘의 일반화 가능성에 대한 추가적인 연구 필요. 다양한 수술 유형 및 해부학적 구조에 대한 성능 평가가 필요.
실제 수술 환경에서의 실시간 성능 평가 및 검증 필요.
인간-컴퓨터 상호작용 메커니즘의 사용 편의성 및 효율성 개선을 위한 추가 연구 필요.
데이터셋의 한계로 인한 알고리즘 성능의 제한 가능성.
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