Nassir Navab
Technical University of Munich
収録論文 89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
- SurgPace: 手術用マルチモーダル大規模言語モデルのための複雑度認識型段階的蒸留蒸留2026/11/2
手術用MLLMを軽量化するため、サンプルの複雑度を予測信頼度とローレンツ幾何整合性で推定し、易から難への連続カリキュラムで段階的に蒸留する枠組みを提案した論文。
- 解剖学的アンカーに基づく模倣学習で自律ロボット超音波検査を実現医療ロボティクス/模倣学習2026/10/23
解剖学的ランドマークを基準にプローブ位置決めと走査動作を学習する模倣学習フレームワークを提案し、未見被験者16名で腎臓・胆嚢・肝臓・橈骨動脈の走査を高成功率で達成した。
- 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。
- UltraDiff: 超音波における微分可能レイトレーシングによる形状最適化超音波イメージング2026/10/6
超音波画像形成を経路空間積分として定式化し、シーン形状に関する勾配を計算できる微分可能レイトレーシングフレームワークを提案。Bモード画像から教師なしで脊椎表面形状を復元できることを示した。
- 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。
- SOS！：モデルフリーセグメンテーションのための合理化されたオブジェクト条件付きトランスフォーマーセグメンテーション2026/8/15
3Dモデルを必要とせず、参照画像1枚だけで未知物体を正確にセグメンテーションする新しい手法を提案。オブジェクト条件付きトランスフォーマーにより、マスク生成と対象特定を単一のフィードフォワードで統合し、効率と精度を両立した。
- 血管内動脈瘤修復のためのモジュール式ロボットカテーテル医療ロボティクス2026/7/1
腹部大動脈瘤の分岐部へのアクセスを改善するため、4自由度の2セグメント屈曲可能なカテーテルと拡張可能な腱駆動プラットフォームを開発し、シミュレーションと血管ファントム実験で評価した。
- P-JEPA: 手続き動画のための関節埋め込み予測アーキテクチャによる表現学習動画表現学習2026/6/22
長時間の手続き動画を理解するため、フレーム整列された行動空間への密な予測とマスク潜在ベクトルのプーリングにより、30分超の動画を扱えるバックボーン非依存の表現学習手法P-JEPAを提案した。
- 任意参照からのモデルフリー物体姿勢推定：PANY物体姿勢推定2026/6/22
CADモデルや追加学習なしで、任意の参照画像から未知物体の6D姿勢を推定する統一フレームワークPANYを提案。RGBとRGB-Dの両対応で、単一または疎な参照ビューから頑健に姿勢を推定する。
- 二者間パートナーシップ(DP)：医療ロボティクスにおける完全自律への欠けたる環医療ロボティクス2026/4/1
本論文は、医療ロボットと臨床医が生成AIや高度可視化を用いて知的に対話・協調する「二者間パートナーシップ」という新概念を提案し、部分的自律から完全自律への道筋を示す。
- OpenRC: マルチモーダルデータ収集と自律性研究のためのオープンソースロボット大腸内視鏡フレームワーク医療ロボティクス2026/4/1
従来の大腸内視鏡を改造し、ビデオ・操作コマンド・駆動状態・先端位置を同時記録できるオープンソースのロボット大腸内視鏡フレームワークを開発し、約19時間の遠隔操作データセットを収集した。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- RAG-RUSS: 頸動脈自律検査のための検索拡張型ロボット超音波システム医療ロボティクス2026/3/1
臨床ワークフローに沿って頸動脈検査を自律実行し、現在の段階と次の動作を説明可能な検索拡張型ロボット超音波フレームワークを提案した。
- 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。
- SurgGoal: 目標充足可能性による手術計画評価の再考手術計画・VLM評価2026/1/1
手術計画の正しさを専門家定義の目標充足可能性で評価するベンチマークを提案し、従来の類似度指標が有効な計画を誤って低評価し無効な計画を見逃すことを示した。
- Deep Koopmanブースト拡散方策による模倣学習の分布外状態へのロバスト性向上模倣学習2025/11/1
視覚と固有感覚を分離する二枝構成の拡散方策にDeep Koopman演算子を組み込み、把持失敗時に視覚枝へ動的に切替えて復帰・再試行を可能にし、推論時の生成損失を信頼度として重複行動チャンクを統合する手法を提案。
- SING3R-SLAM: 3D再構成事前分布を用いたサブマップベース屋内単眼ガウシアンSLAMSLAM2025/11/1
単眼カメラの屋内SLAMにおいて、グローバルなガウシアンマップとサブマップ単位の位置合わせを組み合わせ、ドリフトやスケール不整合を抑えつつ高精度な姿勢推定と3D再構成を実現した手法。
- フリーハンド3D超音波イメージング：ビジュアルサーボによるシミュレーション・イン・ザ・ループのプローブ姿勢最適化超音波イメージング2025/10/1
軽量カメラとビジュアルサーボを活用し、シミュレーション内でプローブ姿勢を最適化することで、高精度なフリーハンド3D超音波再構成を実現する手法を提案した。
- ロボット超音波脊椎取得における形状補完とリアルタイム可視化医療ロボティクス2025/8/1
ロボット超音波で腰椎を自動スキャンし、深層学習による形状補完で脊椎全体をリアルタイムに可視化する統合システムを提案した。
- 触覚誘導ロボット超音波：肋間撮像のための事前計画スキャンパス写像医療ロボティクス2025/7/1
触覚センサで肋骨形状を取得し、事前計画したスキャンパスを肋間に合わせて写像するロボット超音波システムを提案。
- 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。
- 敵対的特徴分離による頑健な手術ワークフロー認識のためのマルチモーダルグラフ表現学習マルチモーダル認識2025/5/1
視覚と運動学データをグラフ表現で統合し、敵対的特徴分離でモダリティ間のギャップを埋めることで、データ破損やドメインシフトに頑健な手術ワークフロー認識手法を提案した。
- 視線誘導によるロボット血管超音波検査：人間の意図推定の活用医療ロボティクス2025/2/1
操作者の視線を追跡して意図を推定し、血管の分岐でも正しい血管を追従できるロボット超音波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。
- ロボット支援硝子体網膜手術のための術前プランナー：眼球姿勢・ロボット位置・挿入点の統合手術ロボティクス2025/2/1
硝子体網膜手術ロボットにおいて、患者ごとに異なる標的部位へ到達できるよう、眼球の傾きとロボット配置を最適化する術前計画フレームワークを提案し、ファントム眼球で検証した。
- 自律ロボット網膜下注射におけるモーション補償への取り組み医療ロボティクス2024/11/1
OCTのB5スキャンを用いて網膜のZ軸方向の動きをリアルタイム追跡し、呼吸や心拍による生理的動きを補償するロボット網膜下注射の手法を提案し、豚眼での検証を行った。
- iOCTガイド下での自律ロボット網膜下注射におけるリアルタイム変形考慮制御医療ロボティクス2024/11/1
iOCTの高密度Bスキャンから手術シーンをリアルタイムに3D再構成し、組織変形を考慮して針の挿入深さを動的に調整することで、網膜下注射の成功率を従来の35%から90%に向上させた。
- 自律走行車のためのニューラルセマンティックマップ学習マッピング2024/10/1
複数車両から集めた局所サブマップを、シーン特化型のニューラルSDFで統合し、走行可能領域や車線、障害物などを含む高精度な3Dメッシュ地図を生成する手法を提案した。
- GANを用いた針セグメンテーション：ロボット超音波における細径器具の可視性回復医療ロボティクス2024/7/1
ロボット支援超音波画像で針が視野から外れた際に、GANベースのセグメンテーションとプローブの自動再配置により針の可視性を回復する手法を提案した。
- ロボット肋間超音波撮像における自律的US-CT位置合わせのためのクラス認識軟骨セグメンテーション超音波ロボティクス2024/6/1
患者ごとの肋骨形状をクラス認識セグメンテーションで抽出し、グラフベースの非剛体位置合わせでCTテンプレートから個別の肋間スキャン経路を高精度にマッピングする手法を提案した。
- 操舵可能なドリルロボットによる患者個別の自律的脊椎固定フレームワーク医療ロボティクス2024/5/1
CTスキャンから計画した軌道に基づき、同心管式操舵ドリルロボットでJ字型の穴あけを自律的に行う脊椎固定の画像誘導ロボットシステムを提案し、患者のCTから作製した椎体ファントムで評価した。
- 強化学習による肋間ロボット超音波撮像の自律経路計画医療ロボティクス2024/4/1
CTテンプレートで構築した仮想環境で強化学習エージェントを訓練し、肋骨の影を避けて臓器を撮像する肋間スキャン経路を計画する手法を提案した。
- 接触下の変形予測のための物理エンコードグラフニューラルネットワーク触覚2024/2/1
剛体メッシュと変形可能なメッシュの接触・外力下での動的変形を、物理情報を組み込んだグラフニューラルネットワークとクロスアテンションで予測する手法を提案した論文。
- ロボット超音波イメージングにおける機械学習：課題と展望医療ロボティクス2024/1/1
ロボット超音波撮像システムへの機械学習導入の最近の動向をレビューし、自律的な動作推論手法や医療データ不足などの実践的課題、今後の研究方向を整理したサーベイ論文。
- 仮想フィクスチャを用いたロボット支援深部静脈血栓症超音波検査医療ロボティクス2024/1/1
超音波プローブの押し付け検査をロボットで自動化し、仮想フィクスチャで再現性の高い圧迫操作を実現した研究。
- EyeLS: ロボット眼科手術における眼内標的への接近のための影誘導型計器着陸システム医療ロボティクス2023/11/1
ロボット眼科手術において、対象と器具先端の影の位置から相対的な奥行きを推定し、iOCTの走査範囲内に先端を誘導する手法を提案。シミュレータで網膜を損傷せずに浮遊標的と網膜標的への接近に成功した。
- VoxNeRF: ボクセル表現とNeRFを融合した屋内ビュー合成の高精度化NeRF/屋内再構成2023/11/1
ボクセル符号化された幾何事前情報を活用し、効率的なサンプリングと深度損失で屋内のNeRF再構成と新規視点合成を高速・高品質化する手法を提案。
- ロボット超音波における呼吸補償ボリューム再構成のための暗黙的ニューラル表現医用ロボティクス2023/11/1
ロボット超音波システムで取得した腹部3D超音波画像に対し、暗黙的ニューラル表現を用いて呼吸運動を補償し、アーチファクトを抑えた滑らかなボリューム再構成を実現する手法を提案した。
- SG-Bot: シーングラフ上の粗から細へのロボット想像による物体再配置マニピュレーション2023/9/1
シーングラフをシーン表現として用い、粗い配置から生成モデルで細かい目標シーンを想像し、物体を再配置する軽量・リアルタイム・ユーザー制御可能なフレームワークを提案。
- AiAReSeg：トランスフォーマーを用いたインターベンショナル超音波におけるカテーテル検出とセグメンテーション超音波画像解析2023/9/1
インターベンショナル超音波画像列からカテーテルを検出・セグメンテーションするため、Attention in Attention機構と時間追跡ネットワークに着想を得たトランスフォーマーアーキテクチャと3Dセグメンテーションヘッドを提案し、物理ベースのシミュレーションで合成データを生成して学習・検証した。
- ロバストなドメイン外予測のための3D敵対的拡張3D認識/データ拡張2023/8/1
物体を敵対的に変形するベクトルを学習し、センサー認識や形状の滑らかさを保つ制約を課して訓練データを拡張することで、3D物体検出と3Dセマンティックセグメンテーションのドメイン外データへの汎化性能を向上させた研究。
- 厳しい条件下での堅牢な単眼深度推定単眼深度推定2023/8/1
夜間や雨天など厳しい照明・天候条件下でも信頼できる単眼深度推定手法md4allを提案。複雑なサンプルを生成し、元画像で損失を計算することで、単一モデルが多様な条件で高精度を実現。
- ロボット超音波検査における動き増幅：拍動を考慮した動脈セグメンテーション医療ロボティクス2023/7/1
心拍による微細な動きを動き増幅技術で強調し、その拍動情報を注意機構として組み込んだセグメンテーションネットワークPAS-NNを提案。ロボットアームで安定撮像した頸動脈・橈骨動脈の超音波画像で有効性を検証した。
- 密な骨格グラフを用いた胸部軟骨の超音波-CT位置合わせ医用画像位置合わせ2023/7/1
皮下の骨表面特徴を考慮したグラフベースの非剛体位置合わせにより、CTアトラスから患者個別の超音波撮像経路を転送する手法を提案した。
- 知能ロボット超音波技師：相互情報量に基づく分離報酬学習による少数デモンストレーションからの自律探索医療ロボティクス2023/7/1
専門家の少数のデモンストレーションから、相互情報量でタスクとドメイン特徴を分離しつつ報酬関数を自己教師あり学習し、超音波プローブを対象解剖の適切な2D断面へ粗から細へと自律ナビゲートするロボット超音波技師を提案した。
- ロボット超音波イメージング：最新技術と将来展望医療ロボティクス2023/7/1
ロボット超音波システムを遠隔操作型と自律型に分類し、技術開発と臨床評価を概説するとともに、機械学習・AIによる自律撮像の最新研究と「超音波検査の言語」の回復という将来方向を示したサーベイ論文。
- 骨格グラフに基づく超音波-CT非剛体レジストレーション医用画像レジストレーション2023/5/1
皮下骨表面の特徴を用いた骨格グラフベースの非剛体レジストレーションを提案し、患者間変動への適応を改善した。
- DopUS-Net: ドップラー信号に基づく品質認識型ロボット超音波イメージング医用画像/ロボット超音波2023/5/1
ドップラー画像とBモード画像を組み合わせたDopUS-Netと血管再同定モジュールにより、小血管の自動セグメンテーション精度を高め、プローブ姿勢を最適化する閉ループ制御を実現した。
- IPCC-TP：増分ピアソン相関係数を用いたマルチエージェント軌道予測軌道予測2023/3/1
増分ピアソン相関係数に基づく関連性認識モジュールを提案し、エージェント間の相互作用をペアワイズ同時ガウス分布としてモデル化することで、マルチエージェント軌道予測の精度を向上させた。
- 合成3Dシーングラフを用いた教師なし交通シーン生成シーン生成2023/3/1
合成3Dシーングラフを内部表現として用い、レンダリングなしで教師なしニューラルネットワークによりリアルな交通シーン画像を生成する手法を提案した。
- 医療ロボット画像診断における患者の受容性の重要性医療ロボティクス2023/2/1
ロボット超音波検査において、音声・ジェスチャーによる対話が患者の信頼感や親しみやすさを高め、ストレスを軽減することをユーザー研究で示した。
- Sliced Wasserstein距離によるLiDARアップサンプリングLiDAR/点群処理2023/1/1
エッジを考慮した密な畳み込みとSliced Wasserstein距離を用いて、粗い再構成を必要とせずにLiDAR点群を高精細化する一段階アップサンプリング手法を提案した。
- 網膜下注射のためのロボット自律ナビゲーション：リアルタイム仮想iOCTスライシングの知能化医療ロボティクス2023/1/1
術中OCTの3DボリュームをCNNで高速処理し、器具姿勢推定・ロボットとOCTのオンライン位置合わせ・軌道計画を統合して、網膜下注射の自律ナビゲーションを実現した。
- 未知物体も切り分けるホリスティックセグメンテーションセグメンテーション2022/9/1
訓練時に未知カテゴリを与えずに、既知クラスのパノプティックセグメンテーションを行いつつ未知物体を個別インスタンスとして検出・分離する新手法U3HSを提案。
- MonoGraspNet: 単一RGB画像による6自由度把持マニピュレーション2022/9/1
単一のRGB画像から6自由度把持を実現する初のパイプラインを提案し、透明・反射物体でも高精度な把持を可能にした。
- DA$^2$データセット：器用さを考慮した双腕把持に向けてマニピュレーション2022/8/1
大規模物体に対する最適な双腕把持ペアを生成するための、約900万組の把持データを含む初の大規模双腕器用さ対応データセットを構築し、評価モデルを提案した。
- 関節運動下におけるアトラスベースの自律超音波取得に向けて医療ロボティクス2022/8/1
腕のMRIアトラスと血管構造の注釈を用いて超音波スキャンの軌道を自動生成し、関節角度が異なる被験者でも血管を自律的に撮像できるロボット超音波システムを提案した。
- STTAR: 市販ARヘッドマウントディスプレイを用いた手術器具トラッキングAR/手術支援2022/8/1
ARヘッドマウントディスプレイ内蔵カメラを利用し、追加機器なしで再帰反射マーカーを高精度に追跡するフレームワークを提案し、整形外科手術での有用性を実証した。
- ロボット超音波の精密再配置：超音波信頼度最適化による位置合わせベースの動き補償の改善ロボット超音波2022/8/1
被検体の動きをRGB画像から検出し、位置合わせと超音波信頼度に基づく微調整でプローブを再配置することで、ロボット超音波スキャン中の動きに対応し、正確な3D画像を取得するシステムを提案した。
- VesNet-RL：シミュレーション強化学習による実世界の超音波プローブナビゲーション医療ロボティクス/強化学習2022/5/1
シミュレーションで学習した強化学習エージェントとUNetによる血管マスク抽出を組み合わせ、実世界の超音波プローブを標準縦断面へ自動誘導するフレームワークを提案した。
- 人間の実演から学ぶロボット把持の少数ショット学習マニピュレーション2021/12/1
人間が物体を掴む短いRGB-D動画から手と物体のメッシュを再構成し、その把持知識をロボットに転移する少数ショット把持学習手法を提案した。
- 甲状腺体積計測のためのロボット超音波検査システム医療ロボティクス2021/12/1
6自由度ロボットアームと超音波プローブを用い、ニューラルネットワークによるセグメンテーションと連動した自動スキャンで甲状腺体積を計測するシステムを開発し、専門家・非専門家ともに従来の2D超音波より高精度な体積推定を実現した。
- 3D-VField：敵対的ベクトル場による点群拡張で3D物体検出のドメイン汎化を実現点群データ拡張2021/12/1
学習時に点群をベクトル場で変形する新たなデータ拡張手法を提案し、KITTIのみで学習しても未知形状の物体やシーンへの検出器の汎化性能が大きく向上することを示した。
- ハチドリに着想を得た自律型トロカールドッキングシステム医療ロボティクス2021/11/1
ロボットのエンドエフェクタにカメラを搭載し、コンピュータビジョンでトロカールの位置・姿勢を推定して自律的に整列・挿入する網膜手術向けシステムを提案した。
- セマンティック画像アライメントによる車両自己位置推定自己位置推定2021/10/1
単眼カメラのセマンティックセグメンテーションと高精細セマンティックマップの仮想カメラビューを直接画像アライメントで照合し、LiDARや特徴点抽出なしで車両姿勢をリアルタイムに追跡する手法を提案した。
- CertainNet: 物体検出のためのサンプリング不要な不確実性推定物体検出/不確実性推定2021/10/1
物体検出器の各出力（物体らしさ・クラス・位置・サイズ）ごとに不確実性を分離して推定する、サンプリング不要のリアルタイム手法を提案した論文。
- R4Dyn: 動的シーンにおける自己教師あり単眼深度推定のためのレーダー活用深度推定2021/8/1
自動車用レーダーを自己教師あり単眼深度推定に組み込み、学習時の弱い教師信号と推論時の追加入力として利用することで、動的物体の深度推定精度を37%改善した。
- 動きを考慮したロボット3D超音波撮像システムロボット超音波2021/7/1
深度カメラとマーカー追跡で対象の動きをリアルタイムに監視し、スイープ軌道を自動更新して3D超音波画像を安定して合成するロボットシステムを提案した。
- 変形を考慮したロボット3D超音波撮像医療ロボティクス2021/7/1
ロボットによる3D超音波撮像でプローブの押圧により生じる組織変形を、患者ごとの剛性推定と光フロー・回帰・補間により補正し、3D形状の精度を向上させる手法を提案した。
- 未ラベルデータへの汎化を実現する手術器具セグメンテーションの共生成・分割手法セグメンテーション2021/3/1
ラベル付き領域から未ラベル領域へのドメイン変換とセグメンテーションを同時学習し、ラベルなしデータでも手術器具セグメンテーションの汎化性能を高める手法を提案した論文。
- リアルタイム超音波フィードバックのみによる管状構造の自律ロボットスクリーニング医療ロボティクス2020/11/1
超音波画像のリアルタイムセグメンテーションと3D点群化により、血管などの管状構造の長軸と半径を推定し、プローブを自動で位置・姿勢制御するスクリーニング手法を提案した。
- SCFusion：意味的補完を伴うリアルタイム逐次シーン再構成3D再構成2020/10/1
深度画像列から遮蔽で欠損した3Dモデルを、占有マップを処理するニューラルネットで逐次的に意味的補完しながらリアルタイムで再構成するフレームワークを提案した論文。
- 構造規則性を活用したRGB-D SLAMSLAM2020/10/1
マンハッタン世界仮定のもとで点・線・平面の幾何特徴を統合し、追跡とマッピングの精度を高めたRGB-D SLAMシステムを提案した論文。
- Panoster：LiDAR点群のエンドツーエンドパノプティックセグメンテーション3D認識2020/10/1
LiDAR点群に対し、学習ベースのクラスタリングでインスタンスを識別する提案不要のパノプティックセグメンテーション手法を提案し、SemanticKITTIで最先端性能を達成した。
- Structure-SLAM：屋内環境における低ドリフト単眼SLAMSLAM2020/8/1
屋内向けに回転と並進の推定を分離し、CNNで予測した面法線と線特徴を用いてドリフトの少ない単眼SLAMを実現した研究。
- 呼吸で動く椎骨へのロボット支援椎弓根ドリル穿孔におけるモデルベースの位置補償と穿孔状態認識医療ロボティクス2020/6/1
呼吸による椎骨の動きを患者自身の生理データから予測して補償し、穿孔状態を認識する手法を開発。ブタ骨実験で95%の成功率を達成した。
- 連続混合モデルによる曖昧なシーンでの6Dカメラ再位置推定自己位置推定2020/4/1
対称性や繰り返し構造で曖昧な環境に対応するため、カメラ姿勢多様体上の連続混合モデルで複数の姿勢仮説と不確実性を予測するマルチモーダル再位置推定手法を提案し、新データセットで評価した。
- ロボットセットアップ訓練におけるVRトレーニングの有効性VR訓練2020/3/1
ロボットアームのセットアップ訓練を紙・動画・VRの3手法で比較し、VRが関節角度の再現性や自信の一貫性で優れることを示した研究。
- 超音波画像を用いた深層強化学習によるロボットナビゲーション強化学習ナビゲーション2020/3/1
超音波画像を入力とする初の強化学習ベースのロボットナビゲーション手法を提案し、深層Qネットワークと終了判定用分類器を組み合わせて仙骨への誘導を実現した。
- X線を使わないCアーム付きセンサのピボットキャリブレーションキャリブレーション2020/1/1
Cアームの機械的な回転運動を利用し、X線を照射せずにセンサと回転中心の位置関係を推定するキャリブレーション手法を提案した論文。
- 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。
- 最小二次曲面フィットによる点群からの汎用プリミティブ検出点群処理2019/1/1
接空間情報を用いた新しい二次曲面フィットとHough投票+RANSACにより、セグメンテーションなしで雑然とした点群から平面・球・楕円体・円錐・円柱などを統一的に検出する手法を提案。
- 最適経路計画のための漸進的敵対的学習経路計画2018/9/1
経路計画アルゴリズムと識別器の間でゼロサムゲームを構築し、軌道データに暗黙的に含まれる自然な振る舞いを学習しながら経路を反復的に最適化する手法を提案した。
- ロボット眼科手術に向けたOCT画像によるマーカーフリーオンライン・ハンドアイキャリブレーション医療ロボティクス/キャリブレーション2018/8/1
OCT内蔵顕微鏡を用い、マーカーなしで眼科手術ロボットのハンドアイキャリブレーションを行う手法を開発し、豚眼実験でマーカー法に近い精度(平均誤差約9µm)を達成した。
- 点群中の二次曲面を種類に依らず検出するミニマリスト手法3D認識2018/3/1
平面や円錐・球・円柱などの二次曲面を、種類ごとに分けず単一のRANSACベース手続きで点群から高速に検出する手法を提案した論文。
- MRI誘導による自律ロボット超音波撮像の実現可能性検討医療ロボティクス2016/7/1
構造化光3Dスキャナで患者とロボットを位置合わせし、MRI画像から計画した超音波撮像軌道をロボットが自律追従、MRI/USレジストレーションでオンライン補正する手法を提案し、初期精度約4.5mm・補正後約1mmを達成した。
