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この研究は、種々に分かれる術中情報の集約による眼科手術の技術革新をめざした。集約にあたり、さまざまな術中ノイズが、集約の妨げになることが判明したため、それぞれの問題に対して、深層学習を用いたフレームワークを開発し課題を解決した。カメラやOCT情報を活用した3次元情報の取得と提示環境を開発し、深度情報をリアルタイムに復元し、VRゴーグルでの描画とアノテーションを可能に、術中情報集約の基盤を整えた。加えて、深層学習を用いて出血位置や眼科器具の認識技術を開発し、視野阻害の問題に対処した。これらの技術組み合わせは、眼科手術の精度と効率の向上に寄与すると考えられる。
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