Feng Li
Technical University of Munich
収録論文 14本 ・ フィジカルAI/ロボット学習
※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。
論文
- 解剖学的先験情報を組み込んだ変形可能なCT-USレジストレーション医用画像レジストレーション2026/10/6
CTから得た組織剛性やプローブ接触の物理制約をSIRENに組み込み、超音波とCTの変形レジストレーション精度を向上させた研究。
- 想像しながらスキャン：ロボット超音波ナビゲーションのためのシーングラフ世界モデル医療ロボティクス2026/9/26
解剖構造をシーングラフで表現し、プローブ動作に伴う将来の視野変化を予測する世界モデルを提案。CTから学習データを生成し、胆嚢・膵臓の目標視野への自律ナビゲーションを実現した。
- スマート農業エージェントエンジンの展開と評価：大豆のフルシーズン農場運営に向けて農業ロボティクス2026/8/31
本論文は、スマート農業のためのエージェントシステムFAIRYを開発し、実際の大豆研究農場に展開して、畝立てから収穫・貯蔵までの一連の農作業を自動化・評価したものです。
- 幾何学認識に基づく気管支内視鏡ナビゲーションのための高ゲインオブザーバ融合によるビジュアルオドメトリ医療画像ナビゲーション2026/7/1
気管支内視鏡ナビゲーションにおいて、テクスチャの乏しい気道画像や管腔構造の特異点に頑健な、消失点キューを活用した幾何学認識ビジュアルオドメトリ手法を提案し、実肺データで誤差を50%以上削減した。
- Any2Any: ヒューマノイド全身追跡のための効率的なクロスエンボディメント転移ヒューマノイド/転移学習2026/5/1
事前学習済みの全身追跡モデルを、少量のデータと計算で新しいヒューマノイドに転移させる手法Any2Anyを提案。運動学的整合と軽量なパラメータ効率的ファインチューニングにより、スクラッチ学習と同等以上の性能を達成する。
- 脊椎処置におけるコーンビームCT統合型拡張現実ガイドロボット超音波の実現可能性手術支援/AR/ロボット超音波2026/3/1
脊椎処置の針刺入を支援するため、拡張現実とロボット超音波を統合し、CTモデルと超音波を重ね合わせて表示するシステムを開発し、ファントム実験で精度と効率の向上を実証した。
- DAISS: 位相認識模倣学習による双腕ロボット超音波ガイド下介入医療ロボティクス/模倣学習2026/3/1
超音波ガイド下の針挿入手術を自動化するため、位相認識アーキテクチャと動的マスク損失を備えた模倣学習ポリシーを開発し、限られたデモから専門家の戦略を学習する双腕システムを提案した。
- ロボット超音波がCBCTを生きた画像に変える医用画像/ロボット超音波2026/3/1
術中CBCTの静的画像を、ロボット超音波の動的プロキシを用いてリアルタイムに変形更新する枠組みを提案した。超音波から変形場を推定し、CBCTスライスを動的に更新することで、呼吸やプローブ圧による軟組織変形を追跡できる。
- スキャンガイドラインから行動へ：LLM推論を用いたロボット超音波エージェント医療ロボティクス2026/3/1
LLMベースのエージェントが超音波スキャンガイドラインを解釈し、動的にツールを呼び出して自律的にスキャンを実行する統一フレームワークを提案。強化学習で推論とツール選択の品質を改善する。
- インテリジェント仮想超音波技師（IVS）：医師・ロボット・患者間のコミュニケーションを強化医療ロボティクス/ヒューマンロボットインタラクション2025/7/1
XR上の会話型仮想エージェントが、医師への専門的な対応と患者への共感的な説明を行いながら、ロボット超音波システムを操作して医師の指示を実行し、その動作を患者に伝えることで、三者間のコミュニケーションを円滑にするシステムを提案した。
- ロボットCBCTとロボット超音波の融合システム医用ロボティクス2025/2/1
ロボットCBCTとロボット超音波を事前校正・動的共位置合わせし、SAM2とドップラー信号で血管を自動抽出して融合画像を生成、針穿刺ガイドの有効性をファントムとユーザー研究で示した。
- 視覚システムを備えた電動義手による人間らしい把持の実現マニピュレーション2024/12/1
視覚情報のみから把持ジェスチャと把持意図を推定し、人間らしい把持動作を実現する電動義手の手法を提案した。
- TAPTRv2: 注意に基づく位置更新で任意点追跡を改善任意点追跡2024/7/1
Transformerベースの任意点追跡手法TAPTRを改良し、コストボリュームへの依存を排除する注意ベースの位置更新(APU)を導入して精度を大幅に向上させた。
- TAPTR: 検出としてのTransformerによる任意点追跡点追跡2024/3/1
点追跡を物体検出・追跡と類似とみなし、DETR風のTransformerで各追跡点をクエリとして扱うシンプルで高性能な任意点追跡フレームワークを提案。
