शरीर हमेशा से डेटा रहा है। हमने बस इसे पढ़ना सीखा है

साक्षात्कार

इस पेपर ने केवल दो तस्वीरों से पूर्ण 3D शरीर को पुनर्निर्माण करने के लिए पहली बार गहरी सीख (डीप लर्निंग) प्रणालियों में से एक को पेश किया। दो दृष्टिकोण (व्यूज़) मुख्य तकनीकी निर्णय क्यों था?

उस समय, अधिकांश 3D पुनर्निर्माण प्रणालियाँ महंगे स्कैनर, कई सिंक्रनाइज़ कैमरों, या अत्यधिक नियंत्रित वातावरण पर निर्भर करती थीं। इससे तकनीक को चिकित्सकीय रूप से बढ़ाना या रोजमर्रा की सेटिंग में उपयोग करना मुश्किल हो गया था।. मुख्य अंतर्दृष्टि यह थी कि मानव शरीर के सिलहूट में पहले से ही भारी मात्रा में ज्यामितीय जानकारी होती है। एक सामने और किनारे का दृश्य एक साथ शरीर के आकार को आश्चर्यजनक रूप से अच्छी तरह से सीमित करता है। उन दोनों दृश्यों को सांख्यिकीय शरीर मॉडलों और गहरे शिक्षण (डीप लर्निंग) के साथ जोड़कर, हम विशेष हार्डवेयर की आवश्यकता के बिना एक यथार्थवादी 3D शरीर का अनुमान लगा सकते हैं।.

दो तस्वीरें एक व्यावहारिक निर्णय भी थीं। यदि आप रोगियों से दस तस्वीरें खींचने या बाहरी सेंसर का उपयोग करने के लिए कहते हैं, तो अपनाने की दर तुरंत गिर जाती है। लेकिन दो स्मार्टफोन तस्वीरें सरल, तेज़ और विश्व स्तर पर स्केलेबल हैं। वह सिद्धांत आज भी अर्ब्रिया में हमारे द्वारा लिए जाने वाले कई डिज़ाइन निर्णयों को संचालित करता है।.

यह किस चीज़ में अनुवादित होता है आर्ब्रेया बॉडी क्या आज?

मुख्य दर्शन वही रहता है: उन्नत बॉडी विज़ुअलाइज़ेशन को वास्तविक नैदानिक ​​कार्यप्रवाह में सुलभ बनाना।.

आर्ब्रेआ लैब्स में, हमने उन शुरुआती शोध अवधारणाओं को सौंदर्य और पुनर्निर्माण संबंधी परामर्शों के लिए एक वास्तविक समय के प्लेटफॉर्म में विकसित किया। केवल शरीर की ज्यामिति को फिर से बनाने के बजाय, आर्ब्रेया बॉडी यह कंसल्टेशन के दौरान सर्जन और मरीजों को विजुअल रूप से बातचीत करने में मदद करने के लिए कंप्यूटर विज़न, एआई, एआर और सिमुलेशन तकनीक को जोड़ता है।. महत्वपूर्ण हिस्सा केवल यथार्थवाद नहीं है। यह विश्वास और संचार है।.

 विज़ुअलाइज़ेशन सर्जन और मरीज़ के बीच एक साझा भाषा बनाता है। यह तकनीक परामर्श प्रक्रिया के केंद्र में सर्जन को रखते हुए अनिश्चितता को कम करने में मदद करती है।. जो अकादमिक शोध सिलहूट से शुरू हुआ था, वह एक नैदानिक संचार उपकरण बन गया।.

आप इसे आगे कहाँ जाते हुए देखते हैं? कौन सी समस्या है जिसे अभी भी हल करने की आवश्यकता है?

आज, अधिकांश प्रणालियाँ समय के एक ही क्षण पर ध्यान केंद्रित करती हैं: एक परामर्श, एक स्कैन, एक सिमुलेशन। लेकिन मानव शरीर उम्र बढ़ने, सर्जरी, हार्मोन, वजन में बदलाव, गर्भावस्था, जीएलपी-1 जैसी दवाओं, रिकवरी प्रक्रियाओं, या लिपेडेमा जैसी चिकित्सीय स्थितियों के कारण लगातार बदलता रहता है।. असل चुनौती ऐसे सिस्टम बनाना है जो समय के साथ उन बदलावों को जिम्मेदारी और सटीकता से समझ सकें और उनका विजुअलाइजेशन कर सकें।. इसके लिए केवल कंप्यूटर ग्राफिक्स से कहीं अधिक की आवश्यकता है। इसमें बायोomechanics (जैवयांत्रिकी), AI, गोपनीयता-संरक्षित कंप्यूटिंग, चिकित्सा सत्यापन और रोगी-केंद्रित डिज़ाइन शामिल हैं। इसका यह भी अर्थ है कि स्थिर विज़ुअलाइज़ेशन (दृश्यीकरण) से आगे बढ़कर व्यक्तिगत भविष्य कहनेवाला (प्रेडिक्टिव) मॉडलिंग की ओर बढ़ना।.

शरीर गतिशील है। डिजिटल चिकित्सा अभी भी इसे मुख्य रूप से स्थिर मानती है।.

पेपर ने दिखाया कि आपका सिस्टम प्रति इमेज आधे सेकंड से भी कम समय में चला, जो उस समय के किसी भी अन्य सिस्टम की तुलना में कई गुना तेज़ था। गति इतनी महत्वपूर्ण क्यों थी?

गति आवश्यक थी क्योंकि संवाद व्यवहार को बदल देता है।.

यदि कोई प्रणाली किसी शरीर को पुनर्गमित करने में मिनटों का समय लेती है, तो यह एक ऑफ़लाइन तकनीकी प्रक्रिया बन जाती है। लेकिन यदि परिणाम लगभग तुरंत दिखाई देने लगें, तो यह डॉक्टर और मरीज के बीच की स्वाभाविक बातचीत का हिस्सा बन जाती है।. रीयल-टाइम फीडबैक जुड़ाव पैदा करता है। एक सर्जन परामर्श के दौरान ही इनपुट को समायोजित कर सकता है, अनुपातों की व्याख्या कर सकता है, विकल्पों पर चर्चा कर सकता है और सहयोगात्मक रूप से बदलाव कर सकता है।.

वह शुरुआती अहसासों में से एक था जो बाद में आब्रेया (Arbrea) के उत्पादों का केंद्र बन गया: विलंबता (लेटेंसी) केवल एक तकनीकी मीट्रिक नहीं है। यह उपयोगकर्ता अनुभव और इसे अपनाने की प्रक्रिया को मौलिक रूप से बदल देती है।. आज भी, क्लाउड पर रोगी का डेटा भेजे बिना, सीधे मोबाइल उपकरणों पर उच्च-गुणवत्ता वाली सिमुलेशन प्राप्त करना हमारी सबसे बड़ी इंजीनियरिंग प्राथमिकताओं में से एक है।.

आपके शोध पत्र में 16 शारीरिक माप पर लगभग 4 मिमी की माप त्रुटि दर्ज की गई थी। जब बात कपड़ों की फिटिंग के बजाय सर्जिकल योजना की हो, तो सटीकता का वह स्तर कितना महत्वपूर्ण है?

सटीकता मायने रखती है, लेकिन संदर्भ उससे भी अधिक मायने रखता है।.

मानव शरीर स्वाभाविक रूप से परिवर्तनशील होते हैं। यहां तक कि विभिन्न पेशेवरों द्वारा मैन्युअल रूप से लिए गए नैदानिक माप भी कई मिलीमीटर तक भिन्न हो सकते हैं। इसलिए केवल दो आरजीबी छवियों से लगभग 4 मिमी की औसत त्रुटि प्राप्त करना उस समय एक महत्वपूर्ण कदम था, खासकर प्रणाली की गति और पहुंच को देखते हुए।.

हालांकि, सर्जिकल प्लानिंग केवल पूर्ण माप की सटीकता के बारे में नहीं है। यह आनुपातिकता, शारीरिक स्थिरता, संचार और अपेक्षा प्रबंधन के बारे में भी है।.

लक्ष्य कभी भी सर्जिकल निर्णय को प्रतिस्थापित करना नहीं था। लक्ष्य डेटा-संचालित विजुअलाइजेशन के साथ संचार को बढ़ाना था।.

क्या है आर्ब्रेया बॉडी?

आर्ब्रिया लैब्स एस्थेटिक और रीकन्सट्रक्टिव मेडिसिन के लिए AI-संचालित विजुअलाइजेशन टूल विकसित करता है।.

आर्ब्रेया बॉडी यह सर्जनों को बाहरी स्कैनर या क्लाउड-आधारित प्रोसेसिंग की आवश्यकता के बिना सीधे मोबाइल उपकरणों और टैबलेट पर वास्तविक समय के शरीर सिमुलेशन करने में सक्षम बनाता है। प्लेटफ़ॉर्म को रोगी की पूरी यात्रा के दौरान परामर्श, रोगी संचार, उपचार योजना और अनुदैर्ध्य विजुअलाइज़ेशन का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।. कंप्यूटर विज़न, डीप लर्निंग और संवर्धित वास्तविकता में वर्षों के शोध पर आधारित, यह तकनीक क्लिनिकल-उन्मुख वर्कफ़्लो के साथ गोपनीयता-केंद्रित ऑन-डिवाइस AI को जोड़ती है।.

व्यापक दृष्टिकोण संपूर्ण सौंदर्य और पुनर्निर्माण यात्रा में विज़ुअलाइज़ेशन, परामर्श, फॉलो-अप और रोगी जुड़ाव को जोड़ने वाला एक एकीकृत डिजिटल पारिस्थितिकी तंत्र बनाना है।.

संदर्भ

[1] डिबरा, एंड्री, एट अल. “एचएस-नेट्स: कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके सिलहूट से मानव शरीर के आकार का अनुमान लगाना।” 2016 चौथा अंतर्राष्ट्रीय सम्मेलन थ्रीडी विजन (3DV). आईईईई, २०१६.