Mathias Unberath
Johns Hopkins University
収録論文 31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
- 低侵襲手術の自律研究向けオープンソース3アームプラットフォームARTS手術ロボティクス2026/11/11
市販部品のみで約13.7万ドルで構築できる、低侵襲手術の自律研究用オープンソース3アームロボットプラットフォームを開発し、その性能と操作性を評価した。
- 環境AIによる手術室ヒューマノイド自律のためのエージェント型オーケストレーションVLA2026/11/3
壁面カメラとロボット頭部カメラを統合したデジタルツイン上でLLMエージェントが計画し、ヒューマノイドの手術室内自律作業を実現するActORを提案・評価した。
- デジタルツイン駆動VR遠隔操作：多視点空間知覚による手術ロボット支援遠隔操作2026/9/22
手術環境をマーカーレスで認識してデジタルツインを構築し、HMDに多視点表示することで、従来の内視鏡視点の制限を克服するVR遠隔操作プラットフォームを提案。dVRKでのユーザー研究で経路長86%減、ジャーク95%減を達成。
- 手術室クリップの推論型テキスト動画検索：アクション駆動デジタルツインによる実現動画検索2026/6/15
手術室の動画から、暗黙的なクエリ（例：クリッピング直前のステップ）に基づいて該当クリップを検索する手法を提案。クリップをアクション駆動デジタルツインに変換し、LLMによる想像的検索と証拠に基づく修正で推論を可能にした。
- Open-H-Embodiment：医療ロボティクスにおける基盤モデルを可能にする大規模データセット医療ロボティクス/データセット/基盤モデル2026/4/1
医療ロボットの自律化を妨げるデータ不足を解決するため、複数のロボットプラットフォームにわたる大規模な医療ロボットビデオと運動学データセットを公開し、基盤モデルの開発を実証した。
- AffordTissue: ツール動作特異的な組織インタラクションのための高密度アフォーダンス予測手術ロボティクス2026/4/1
胆嚢摘出手術中の組織表面におけるツール動作特異的なアフォーダンス領域を高密度ヒートマップとして予測するマルチモーダルフレームワークを提案した。
- SAW: 制御可能かつスケーラブルなビデオ生成による手術アクション世界モデルへの一歩手術映像生成/世界モデル2026/3/13
手術映像生成のための世界モデルを提案し、軽量な条件付け信号（言語、参照シーン、組織アフォーダンスマスク、2Dツール軌跡）を用いたビデオ拡散モデルを構築した。時間的一貫性と視覚品質を向上させ、手術AIのデータ不足やシミュレーションから実環境へのギャップ解消に貢献する。
- 内視鏡手術の第一助手としての人型ロボット手術支援ロボット2026/2/1
遠隔操作されたUnitree G1が内視鏡視野を提供し、医師が屍体蝶形骨洞手術を成功させた。人型ロボットの手術支援における形態的実現可能性を示した概念実証。
- 微分可能レンダリングによる任意二平面X線からの椎体形成術ロボット支援のための3D経路計画手術ロボティクス2025/12/1
術前CTなしで二平面X線画像から微分可能レンダリングと統計的形状モデルを用いて椎体の3D形状を復元し、経椎弓根的経路計画を可能にする手法を提案した。
- 自律型X線ガイド脊椎手術のためのロボット制御方策学習の検討医療ロボティクス2025/11/1
X線透視下での脊椎手術におけるカニューレ挿入を模倣学習で制御する方策を検討し、シミュレーション環境とデータセットを構築して、68.5%の初回成功率と実X線への部分的なsim-to-real転移を示した。
- TwinOR: 動的手術室のフォトリアルなデジタルツインによる身体性AI研究基盤sim2real2025/11/1
手術室の静的構造と人・機器の動きを再構成し、フォトリアルで動的なデジタルツインを構築するreal-to-sim基盤を提案。合成データで知覚・自己位置推定モデルが実データ相当の性能を示した。
- DualVision ArthroNav: 外付けカメラによる画像ベース関節鏡ナビゲーションの位置推定と再構成の改善医療ロボティクス/ナビゲーション2025/11/1
関節鏡に外付けカメラを追加し、単眼内視鏡映像と組み合わせることで、スケール曖昧性やドリフトを解消し、高精度な位置推定とシーン再構成を実現するナビゲーションシステムを提案した。
- 制約付き自然言語行動計画による堅牢な身体性システムタスクプランニング2025/10/1
LLMプランナーに記号計画の監視を組み合わせ、ハルシネーションを抑えつつオープンワールドでの汎化性能を維持する新しいロボット計画手法を提案。ALFWorldで99%の成功率、実機四足歩行ロボットで100%のタスク成功率を達成した。
- 硬直したAIを超えて：手術支援における自然な人間機械共生に向けて手術支援2025/7/1
音声とLLM・SAM・点追跡モデルを組み合わせ、術中に未知の要素も対話的にセグメンテーションできる知覚エージェントを提案した。
- 言語プロンプト可能なデジタルツインによるロボットX線装置の知的制御医療ロボティクス2024/12/1
言語で指示できるX線画像セグメンテーション基盤モデルを用いて患者デジタルツインを逐次更新し、CアームX線ロボットの可視化・位置決め・コリメーションを音声コマンドで自律実行できるようにした。
- StraightTrack：経皮的Kワイヤ挿入のための複合現実ナビゲーションシステム手術ナビゲーション2024/10/1
軟組織によるワイヤの曲がりを防ぐカニューレとMRヘッドセットを組み合わせ、経皮的Kワイヤ挿入の精度を向上させるシステムを開発した。
- 視覚基盤モデルによるデジタルツイン表現を用いたロバストな手術自動化に向けて手術自動化2024/9/1
視覚基盤モデルを活用したデジタルツイン表現で手術シーンを認識し、LLMエージェントによる計画と組み合わせてペグ移しやガーゼ回収タスクを自動化する手法を提案した。
- SegSTRONG-C: 非敵対的生成劣化に対する手術器具のロバストセグメンテーション — EndoVis'24チャレンジセグメンテーション2024/7/1
手術器具セグメンテーションの深層学習モデルが、出血・煙・低照度などの現実的な画像劣化に対してどれだけ頑健かを評価するEndoVis'24チャレンジを開催し、ベースラインと参加手法を比較した。
- 遠隔ロボット手術におけるアイトラッキング：頭部装着型ソリューションの比較評価遠隔手術・アイトラッキング2023/10/1
遠隔ロボット手術（da Vinci Research Kit）環境で頭部装着型アイトラッカー2機種（Tobii Pro 3 GlassesとPupil Labs Core）を比較し、瞳孔径と視線安定性を評価した。
- 時間的制約を取り入れた因果推論に基づくロボット器具セグメンテーションの再考医療ロボティクス/セグメンテーション2022/12/1
手術ロボットの器具セグメンテーションにおいて、時間的制約を活用した因果モデルTC-CaRTSを提案し、従来手法より少ない反復で高精度を実現した。
- Twin-S: 頭蓋底手術のためのデジタルツイン手術支援/デジタルツイン2022/11/1
頭蓋底手術を対象に、光学トラッキングとリアルタイムシミュレーションを組み合わせ、手術器具・患者解剖・カメラを追跡して掘削をフレームレートで仮想モデルに反映するデジタルツインフレームワークを提案し、平均1.39mmの精度を達成した。
- CaRTS: 視覚とキネマティクスデータを用いた因果性駆動型ロボット器具セグメンテーションセグメンテーション2022/3/1
ロボット手術器具のセグメンテーションを、画像から直接推定するのではなく、キネマティクスと微分可能レンダリングを用いて器具モデルを画像観測に反復的に整合させる因果モデルベース手法CaRTSを提案し、合成・実データでロバスト性を実証した。
- 内視鏡向け外観・形状事前分布を活用したSLAMSLAM2022/2/1
内視鏡動画から単眼で内視鏡の位置推定と臓器の密な3D形状復元をリアルタイムに行うため、学習ベースの外観・形状事前分布と因子グラフ最適化を組み合わせたSLAMシステムを開発した。
- 手術訓練とデータ生成を両立するVRフレームワークAMBF+VR手術シミュレーション2021/11/1
VRと触覚フィードバックによる手術シミュレータで、訓練と同時にアルゴリズム開発用データを生成できる枠組みを開発し、頭蓋底手術のドリルシミュレータで実証した。
- 画像誘導介入のための2D/3Dレジストレーションにおける機械学習の影響：系統的レビューと展望医用画像レジストレーション2021/8/1
画像誘導手術における2D/3Dレジストレーションへの機械学習適用を系統的にレビューし、従来の最適化手法の課題と今後の展望を論じた論文。
- 視覚と運動学の埋め込みに対する関係グラフ学習によるロボット手術の高精度ジェスチャー認識手術支援/マルチモーダル2020/11/1
手術映像とロボット運動学のマルチモーダル情報を関係グラフネットワークで統合し、手術ジェスチャーを高精度に認識する手法を提案した論文。
- 手術ロボティクスにおけるマルチモーダル自己教師あり表現学習による自動ジェスチャー認識手術ロボティクス2020/11/1
手術動画とキネマティクスから自己教師あり・マルチモーダル表現を学習し、術者ジェスチャー認識・タスク間転移・術者技能分類の精度を定量的に示した研究。
- 視覚・運動学データで手術用軟組織シミュレーションの精度を向上手術シミュレーション2020/3/1
ロボット手術中の視覚・運動学データを用いてFEM軟組織シミュレーションの誤差を補正するネットワークを提案し、平均距離を15〜30%改善した。
- 2018年ロボット手術シーンセグメンテーションチャレンジセグメンテーション2020/1/1
手術支援ロボットの内視鏡画像を対象に、器具や解剖学的対象をセグメンテーションするベンチマークを構築し、2018年は対象クラスを拡張して課題の複雑さを増した。
- 反射型ARディスプレイによる医療ロボットの仮想現実位置合わせ手法AR/医療ロボティクス2019/7/1
頭部装着型ARで複数視点の拡張情報を同時提示する反射型ARディスプレイを提案し、手術ロボットアームと仮想計画の位置合わせ精度を向上させた。
- 視覚から力を読み取る：RGB-点群時系列畳み込みネットワークによる手術力予測触覚2018/8/1
内視鏡映像と点群データから組織変形を手がかりに手術中の力を推定する深層学習手法を提案し、ファントムと摘出肝臓で有効性を検証した。
