ร่างกายเป็นข้อมูลมาโดยตลอด เราแค่เพิ่งเรียนรู้วิธีอ่านมัน

สัมภาษณ์

บทความนี้นำเสนอหนึ่งในระบบการเรียนรู้เชิงลึกกลุ่มแรกๆ ที่สามารถสร้างโมเดลร่างกาย 3 มิติเต็มรูปแบบขึ้นใหม่จากภาพถ่ายเพียงสองภาพ ทำไมมุมมองสองภาพจึงเป็นการตัดสินใจทางเทคนิคที่สำคัญที่สุด

ในขณะนั้น ระบบสร้างภาพสามมิติส่วนใหญ่ต้องพึ่งพาสแกนเนอร์ราคาแพง กล้องจำนวนมากที่ซิงโครไนซ์กัน หรือสภาพแวดล้อมที่มีการควบคุมอย่างเข้มงวด ซึ่งทำให้เทคโนโลยีดังกล่าวขยายขนาดเพื่อใช้ในทางคลินิกหรือใช้งานในชีวิตประจำวันได้ยาก. ข้อคิดสำคัญคือร่างกายมนุษย์มีข้อมูลทางเรขาคณิตจำนวนมากอยู่ในโครงร่างของตนเองอยู่แล้ว มุมมองด้านหน้าและด้านข้างรวมกันสามารถจำกัดรูปร่างของร่างกายได้ดีอย่างน่าประหลาดใจ ด้วยการผสมผสานมุมมองทั้งสองนั้นเข้ากับโมเดลร่างกายเชิงสถิติและการเรียนรู้เชิงลึก เราจึงสามารถประมาณค่าร่างกาย 3 มิติที่สมจริงได้โดยไม่ต้องใช้ฮาร์ดแวร์พิเศษใดๆ.

รูปภาพสองภาพยังเป็นการตัดสินใจเชิงปฏิบัติด้วย หากคุณขอให้ผู้ป่วยถ่ายภาพสิบภาพหรือใช้เซ็นเซอร์ภายนอก การใช้งานจะลดลงทันที แต่ภาพถ่ายจากสมาร์ทโฟนสองภาพนั้นเรียบง่าย รวดเร็ว และปรับขนาดได้ทั่วโลก หลักการดังกล่าวยังคงขับเคลื่อนการตัดสินใจออกแบบส่วนใหญ่ที่เราทำอยู่ในปัจจุบันที่ Arbrea.

สิ่งนั้นแปลว่าอะไร อาร์เบรีย บอดี้ วันนี้เหรอ

ปรัชญาหลักยังคงเหมือนเดิม: ทำให้การสร้างภาพร่างกายขั้นสูงสามารถเข้าถึงได้ในกระบวนการทำงานทางคลินิกจริง.

ที่ อาร์เบรีย แล็บส์ เราได้พัฒนาแนวคิดการวิจัยเริ่มแรกเหล่านั้นให้กลายเป็นแพลตฟอร์มแบบเรียลไทม์สำหรับการปรึกษาหารือด้านศัลยกรรมความงามและการสร้างเสริม แทนที่จะเป็นเพียงการสร้างเรขาคณิตของร่างกายขึ้นมาใหม่เท่านั้น, อาร์เบรีย บอดี้ ผสมผสานเทคโนโลยีคอมพิวเตอร์วิทัศน์ ปัญญาประดิษฐ์ AR และการจำลอง เพื่อช่วยให้ศัลยแพทย์และผู้ป่วยสื่อสารกันได้อย่างเห็นภาพชัดเจนยิ่งขึ้นระหว่างการปรึกษาหารือ. ส่วนที่สำคัญไม่ใช่แค่ความสมจริง แต่คือความไว้วางใจและการสื่อสาร.

 การแสดงภาพสร้างภาษาร่วมกันระหว่างศัลยแพทย์และผู้ป่วย เทคโนโลยีนี้ช่วยลดความไม่แน่นอนในขณะที่ยังคงให้ศัลยแพทย์เป็นศูนย์กลางของกระบวนการให้คำปรึกษา. สิ่งที่เริ่มต้นจากการวิจัยเชิงวิชาการเกี่ยวกับเงา ได้กลายมาเป็นเครื่องมือสื่อสารทางคลินิก.

คุณคิดว่าเรื่องนี้จะดำเนินต่อไปอย่างไร? อะไรคือปัญหาที่ยังต้องได้รับการแก้ไข?

ปัจจุบัน ระบบส่วนใหญ่เน้นไปที่ช่วงเวลาใดเวลาหนึ่งเพียงช่วงเดียว ได้แก่ การให้คำปรึกษาหนึ่งครั้ง การสแกนหนึ่งครั้ง หรือการจำลองหนึ่งครั้ง แต่ร่างกายมนุษย์มีการเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่องเนื่องจากการแก่ชรา การผ่าตัด ฮอร์โมน การเปลี่ยนแปลงของน้ำหนัก การตั้งครรภ์ ยาเช่น GLP-1 กระบวนการฟื้นตัว หรือ ภาวะทางการแพทย์ เช่น โรคลิพีดีมา. ความท้าทายที่แท้จริงคือการสร้างระบบที่สามารถเข้าใจและแสดงภาพการเปลี่ยนแปลงเหล่านั้นตามกาลเวลาได้อย่างมีความรับผิดชอบและแม่นยำ. สิ่งนั้นต้องอาศัยมากกว่าแค่คอมพิวเตอร์กราฟิก แต่เกี่ยวข้องกับชีวกลศาสตร์ ปัญญาประดิษฐ์ การประมวลผลที่รักษาความเป็นส่วนตัว การตรวจสอบความถูกต้องทางการแพทย์ และการออกแบบที่มีผู้ป่วยเป็นศูนย์กลาง นอกจากนี้ยังหมายถึงการเปลี่ยนจากการแสดงภาพแบบคงที่ไปสู่การสร้างแบบจำลองการทำนายส่วนบุคคลอีกด้วย.

ร่างกายมีความเคลื่อนไหวและเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา แต่การแพทย์ดิจิทัลส่วนใหญ่ยังคงปฏิบัติต่อร่างกายเสมือนหยุดนิ่ง.

บทความระบุว่าระบบของคุณทำงานใช้เวลาไม่ถึงครึ่งวินาทีต่อภาพ ซึ่งเร็วกว่าระบบอื่น ๆ ในขณะนั้นแบบเทียบกันไม่ติด ทำไมความเร็วถึงสำคัญมากขนาดนั้น

ความเร็วนั้นเป็นสิ่งสำคัญเพราะปฏิสัมพันธ์เปลี่ยนพฤติกรรม.

หากระบบใช้เวลาหลายนาทีในการสร้างร่างกายขึ้นมาใหม่ มันก็จะกลายเป็นกระบวนการทางเทคนิคแบบออฟไลน์ แต่ถ้าผลลัพธ์ปรากฏขึ้นเกือบจะในทันที มันก็จะกลายเป็นส่วนหนึ่งของการสนทนาตามธรรมชาติระหว่างแพทย์และผู้ป่วย. ฟีดแบคแบบเรียลไทม์สร้างการมีส่วนร่วม ศัลยแพทย์สามารถปรับเปลี่ยนข้อมูลนำเข้า อธิบายสัดส่วน อภิปรายทางเลือก และทำซ้ำร่วมกันได้ในระหว่างการให้คำปรึกษาเอง.

นั่นคือหนึ่งในความเข้าใจแรกๆ ที่ต่อมากลายเป็นหัวใจสำคัญของผลิตภัณฑ์ของ Arbrea: ความหน่วงไม่ใช่แค่ตัว ชี้วัดทางเทคนิค แต่มันเปลี่ยนประสบการณ์และการใช้งานของผู้ใช้ไปอย่างสิ้นเชิง. แม้กระทั่งในปัจจุบัน การจำลองผลที่มีคุณภาพสูงโดยตรงบนอุปกรณ์มือถือ โดยไม่ต้องส่งข้อมูลผู้ป่วยไปยังคลาวด์ ยังคงเป็นหนึ่งในความสำคัญสูงสุดทางวิศวกรรมของเรา.

บทความของคุณรายงานความคลาดเคลื่อนในการวัดประมาณ 4 มม. จากการวัดสัดส่วนร่างกาย 16 จุด ระดับความแม่นยำระดับนั้นมีความสำคัญเพียงใดเมื่อพูดถึงการวางแผนการผ่าตัด แทนที่จะเป็นการตัดเย็บเสื้อผ้า

ความแม่นยำเป็นเรื่องสำคัญ แต่บริบทสำคัญยิ่งกว่า.

ร่างกายมนุษย์มีความแปรผันตามธรรมชาติ แม้แต่การวัดทางคลินิกที่ทำด้วยมือโดยผู้เชี่ยวชาญหลายท่านก็ยังอาจแตกต่างกันได้หลายมิลลิเมตร ดังนั้น การบรรลุความคลาดเคลื่อนเฉลี่ยประมาณ 4 มิลลิเมตรจากภาพ RGB เพียงสองภาพจึงถือเป็นก้าวสำคัญในเวลานั้น โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อพิจารณาถึงความเร็วและการเข้าถึงได้ง่ายของระบบ.

อย่างไรก็ตาม การวางแผนการผ่าตัดไม่ได้เกี่ยวกับความแม่นยำในการวัดแบบเบ็ดเสร็จเพียงอย่างเดียว แต่ยังเกี่ยวกับสัดส่วน ความสอดคล้องทางกายวิภาค การสื่อสาร และการบริหารความคาดหวังด้วย.

เป้าหมายไม่เคยเป็นการแทนที่ดุลยพินิจทางศัลยกรรม แต่เป้าหมายคือการเสริมสร้างการสื่อสารด้วยการแสดงภาพที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล.

คืออะไร อาร์เบรีย บอดี้?

อาร์เบรีย แล็บส์ พัฒนาเครื่องมือการสร้างภาพด้วยปัญญาประดิษฐ์สำหรับเวชศาสตร์ความงามและการศัลยกรรมตกแต่ง.

อาร์เบรีย บอดี้ ช่วยให้ศัลยแพทย์สามารถทำการจำลองร่างกายแบบเรียลไทม์ได้โดยตรงบนอุปกรณ์มือถือและแท็บเล็ต โดยไม่ต้องใช้เครื่องสแกนภายนอกหรือการประมวลผลบนคลาวด์ แพลตฟอร์มนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อรองรับการให้คำปรึกษา การสื่อสารกับผู้ป่วย การวางแผนการรักษา และการแสดงภาพแบบติดตามผลตลอดเส้นทางการรักษาของผู้ป่วย. สร้างขึ้นจากงานวิจัยหลายปีในด้านคอมพิวเตอร์วิทัศน์ การเรียนรู้เชิงลึก และความเป็นจริงเสริม เทคโนโลยีนี้ผสมผสานAI บนอุปกรณ์ที่เน้นความเป็นส่วนตัวเข้ากับขั้นตอนการทำงานที่มี临床为导向 (ขออภัย: เน้นทางคลินิก).

วิสัยทัศน์ที่กว้างขึ้นคือการสร้างระบบนิเวศดิจิทัลแบบครบวงจรที่เชื่อมโยงการแสดงภาพ การปรึกษาหารือ การติดตามผล และการมีส่วนร่วมของผู้ป่วยตลอดเส้นทางความงามและการศัลยกรรมตกแต่งทั้งหมด.

ข้อมูลอ้างอิง

[1] Dibra, Endri, และคณะ “Hs-nets: Estimating human body shape from silhouettes with convolutional neural networks.” การประชุมวิชาการนานาชาติครั้งที่ 4 ว่าด้วยการมองเห็นภาพ 3 มิติ ประจำปี 2016 (3DV). ไอทียูรี, 2016.