本研究は、3Dデジタルモデルを活用して医師をリアルタイムで支援し、リモート肺超音波検査の精度と再現性を向上させる。
超音波誘導ロボット穿刺システムのための、血管分岐点の自動検出アルゴリズムの開発
重症外傷患者の救命には迅速な対応が不可欠だが、専門的な訓練を受けた医療スタッフが常に現場にいるわけではない。そこで、自動的に輸血、輸液、昇圧剤を投与するシステムを開発し、最小限の人的介入で重症患者の蘇生を可能にする。
内視鏡的血管インターベンションの自律的ナビゲーションにおけるAIの可能性と課題を明らかにする。
医療用ロボットに大規模言語モデルと超音波スキャンに関する専門知識を組み込むことで、医師の意図を理解し、動的に超音波スキャンを実行できるようになる。
本研究では、超音波検査中のプローブと患者の体の相互作用を制御するための新しい可変インピーダンス制御手法を提案する。この手法は、事前に推定した軟組織の粘弾性パラメータを利用し、リアルタイムで最適なコンプライアンス制御パラメータを最適化する。さらに、エネルギータンクを用いてシステムの受動性を確保し、安全性を高める。
ステアラブルニードルの開始姿勢の位置と向きの変動に対する耐性を評価する新しい指標を提案する。この指標を使うことで、医師が手動で挿入した後にロボットが自動的に針を目標まで誘導できる安全な開始領域を効率的に見つけることができる。
強化学習を用いて、複雑な毛細血管ネットワーク内の人工細菌鞭毛型マイクロスイマーを目標地点まで確実に誘導する制御戦略を学習した。
手術用ロボットツールの追跡における画像ベースのアプローチの効果を示す。
手術デモンストレーションから学んだスキルを活用して、自動縫合を実現するためのLfDアルゴリズムの開発と評価。