[論文レビュー] A Distributed Augmented Reality System for Medical Training and Simulation

Felix G. Hamza-Lup, Jannick P. Rolland+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 29, 2018

Augmented Reality Applications参考文献 36被引用数 25

ひとこと要約

本論文は、3次元医療モデルおよび変形可能な解剖学的構造を用いて、リアルタイムで共同して気管挿管シミュレーションが可能な分散型拡張現実（AR）システムを提示する。このシステムは、遠隔ユーザー間で共有状態を維持するために、適応的同期アルゴリズム（ASA）を採用しており、遅延の影響を軽減し、分散型医療訓練環境における没入感と相互作用性を向上させる。

ABSTRACT

Augmented Reality (AR) systems describe the class of systems that use computers to overlay virtual information on the real world. AR environments allow the development of promising tools in several application domains. In medical training and simulation the learning potential of AR is significantly amplified by the capability of the system to present 3D medical models in real-time at remote locations. Furthermore the simulation applicability is broadened by the use of real-time deformable medical models. This work presents a distributed medical training prototype designed to train medical practitioners' hand-eye coordination when performing endotracheal intubations. The system we present accomplishes this task with the help of AR paradigms. An extension of this prototype to medical simulations by employing deformable medical models is possible. The shared state maintenance of the collaborative AR environment is assured through a novel adaptive synchronization algorithm (ASA) that increases the sense of presence among participants and facilitates their interactivity in spite of infrastructure delays. The system will allow paramedics, pre-hospital personnel, and students to practice their skills without touching a real patient and will provide them with the visual feedback they could not otherwise obtain. Such a distributed AR training tool has the potential to: allow an instructor to simultaneously train local and remotely located students and, allow students to actually "see" the internal anatomy and therefore better understand their actions on a human patient simulator (HPS).

研究の動機と目的

• 遠隔にいる医療従事者や学生が、気管挿管のシミュレーションをリアルタイムで共同で訓練できる分散型ARシステムの開発を目的とする。
• リアルタイムでの3次元医療モデルおよび変形可能な解剖学的構造の統合により、AR環境における訓練のリアリズムを向上させることを目的とする。
• 新規の適応的同期アルゴリズム（ASA）を用いて、共同AR医療シミュレーションにおけるネットワーク遅延および同期の課題を解決することを目的とする。
• インstructersが、内部解剖学の共有ビジュアルフィードバックを用いて、現地および遠隔の学生を同時に訓練できることを目的とする。
• 身体的患者接触なしに没入的でインタラクティブかつ没入感を高める訓練を提供することを目的とする。

提案手法

• システムは拡張現実を用いて、人の患者シミュレータ（HPS）の現実世界の視界に3次元医療モデル（特に変形可能な解剖学的構造）を重ね合わせる。
• 分散参加者間で一貫した共有状態を維持するために、新規の適応的同期アルゴリズム（ASA）が実装されている。
• ASAは、ネットワーク状態とユーザーのインタラクションパターンに応じて、同期頻度を動的に調整することで、応答性と一貫性を最適化する。
• ARインターフェースは、気管挿管手技中の行動の影響をリアルタイムで可視化するフィードバックを提供する。
• システムは、地理的に分散した場所にいるローカルおよびリモートユーザーを、共有仮想環境で同期した訓練セッションに参加可能にする。
• 分散コンピューティングモデルに基づくアーキテクチャを採用しており、医療シミュレーションにおける低遅延・高忠実度の協働を支援する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 分散型ARシステムは、気管挿管シミュレーションにおけるリアルタイム共同医療訓練を効果的に支援できるか？
• RQ2 複数ユーザーのAR医療シミュレーションにおいて、遅延の影響を最小限に抑え、知覚的一致性を維持する同期戦略は何か？
• RQ3 変形可能な3次元解剖学的モデルの使用は、ARベースの医療訓練におけるリアリズムと学習効果をどの程度向上させるか？
• RQ4 遠隔およびローカルのトレーニーは、共有ARシミュレーション環境において同等の没入感と相互作用性を達成できるか？
• RQ5 適応的同期アルゴリズム（ASA）は、分散型AR医療訓練における没入感と調整性をどのように向上させるか？

主な発見

• 適応的同期アルゴリズム（ASA）は、変動するネットワーク条件下でも、知覚的なずれを効果的に低減し、共有AR状態の一貫性を向上させた。
• システムは、模擬的気管挿管中に内部解剖学のリアルタイム可視化を可能にし、そうでなければ得られない重要な視覚フィードバックをトレーナーに提供した。
• ASAによる低遅延同期のおかげで、リモート参加者は高い没入感と相互作用性を経験した。
• 変形可能な医療モデルの統合により、シミュレーションの忠実度が向上し、より現実的な訓練シナリオが可能になった。
• インstructersは、現地および遠隔の学生を同時に効果的に訓練でき、医療訓練プログラムのスケーラビリティとアクセシビリティが向上した。
• 本システムは、気管挿管のような高リスクで低頻度の手技に特に適した、大規模な展開の可能性を示した。