Medicalholodeck AI - Medical imaging and segmentation
エキスパートレベル
ハードウェア:PC-VR|Remote Rendering i
有線PC-VRでの動作が最適。リモートレンダリングでも利用可能。

MEDICALHOLODECK AI

高速自動セグメンテーション。

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小児科における精密手術
バーチャルリアリティで

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Medical Imaging - Surgical planning and training with digital twins
エキスパートレベル
ハードウェア:スタンドアロン | PC-VR | iOS i
Meta Quest 3のようなスタンドアロンデバイス、接続されたPC-VR、iOSデバイスで動作します。

MEDICAL IMAGING

空間手術トレーニング。

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ベータアクセス
3D および 2D スクリーン
Windows 上で

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マニュアルと
チュートリアル

RecordXR

録画、再生、共有。
拡張現実と仮想現実で。

上級レベル
ハードウェア:スタンドアロン | PC-VR | iOS i
Meta Quest 3のようなスタンドアロンデバイス、テザードPC-VR、およびiOSデバイスで動作します。

DISSECTION MASTER

リアルな人体解剖学。

Dissection Master Model
初級
ハードウェア:スタンドアロン | PC-VR | iOS i
Meta Quest 3のようなスタンドアロンデバイス、接続されたPC-VR、iOSデバイスで動作します。

ANATOMY MASTER

空間解剖学アトラス。

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Anatomy Master Model

VRで神経外科を変革
と患者ケア

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RecordXR Studio

空間コンテンツ編集。

仮想現実を用いた小児科の精密手術 出版物

仮想現実を用いた小児科の精密手術

ビデオ支援胸腔鏡は先天性嚢胞性肺奇形を治療し、健康な組織を保護しますが、外科医は2Dおよび3Dビューでしばしば提供できない患者固有の詳細な洞察を必要とします。南京医科大学と青海大学の研究者はMedicalholodeckを使用して患者固有の3D VRモデルを作成し、複雑な解剖学の認識と空間理解を改善しました。

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ニュース

メガネ不要3D、空間イメージング、AI

11月30日から12月3日まで、シカゴのマコーミックセンターのブース4052で私たちにお会いください。スマートな空間イメージングとAIが臨床作業、トレーニング、医療意思決定をどのように支援できるかを発見してください。

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下顎再建における拡張現実を用いた術中ホログラフィックナビゲーション 出版物

下顎再建における拡張現実を用いた術中ホログラフィックナビゲーション

大きな下顎欠損の再建は、頭頸部外科で最も困難な手術のひとつです。腫瘍による骨の破壊は、咀嚼、顔面の左右対称性、発話、および患者の生活の質に影響します。

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メガネなしの3Dスクリーン:没入感の次のレベル ニュース

メガネなしの3Dスクリーン:没入感の次のレベル

メガネなしの3Dスクリーンは、医療用の精密な視覚化システムに進化し、ヘッドセットやメガネなしで真の空間的な深さを提供します。解像度、リアルタイムの視線追跡、AIレンダリングの進歩により、現在では医療画像に求められる精度と信頼性を満たしています。

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低線量CT、高インパクト:VRが小児外科を再定義 出版物

低線量CT、高インパクト:VRが小児外科を再定義

早期発見と適時の手術は、赤ちゃんの健康な肺の発達に不可欠です。低線量CTスキャンは放射線量を減らしますが、画像の解釈が難しくなります。ボン大学の研究者は、VRで閲覧可能な患者固有の3Dデジタルツインを作成し、最小の患者の視覚化、空間理解、および協働的な意思決定を改善しました。

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臨床実践におけるVRベースの整形外科外傷計画 出版物

臨床実践におけるVRベースの整形外科外傷計画

バーチャルリアリティは整形外科の外傷ケアに新たな機会を提供し、外科医が骨折を探査し、3Dでインプラントを計画できるようにします。NHSグレーターグラスゴーはMedicalholodeckのMedical Imaging XRを使ったVRシステムを実装し、患者のCTスキャンと仮想インプラントモデルを統合して、その実現可能性と外傷計画の利点を評価しました。

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症例ベースの外科トレーニングのための協働型バーチャルリアリティ 出版物

症例ベースの外科トレーニングのための協働型バーチャルリアリティ

伝統的な外科教育は解剖モデル、教科書、2D画像、遺体訓練に依存しています。ボン大学のパイロットプロジェクトは、実際の患者CTデータを使用した没入型バーチャルリアリティが胸部外科の症例ベース学習を強化できるかどうかを探りました。

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