神經外科手術要求極高的精準度，醫師必須在極其細微的腦組織與血管間操作，稍有誤差便可能影響患者的預後。因此，如何提升手術影像的深度感知與清晰度，成為現代醫學技術發展的重要課題。
2025 年輝達舉辦的 GTC 大會中，昭和大學腦功能分析與數位醫學研究所（Brain Function Analysis & Digital Medicine Research Institute, Showa University）的 Yosuke Sato 教授報告一項創新技術，運用人工智慧（AI）與立體視覺（stereoscopic vision）技術，將單眼影像即時轉換為 3D 影像，讓手術視野更加立體化，為神經外科醫師帶來優化的手術流程。
立體視覺如何提升手術精準度？
人類能夠感知深度，主要仰賴雙眼視差（binocular disparity），當物體距離觀察者越近，立體感越強。根據 Nagata 等人（1991）的研究，深度感知除了仰賴雙眼視差外，還受到運動視差（motion parallax）、調節與會聚（accommodation and convergence）、亮度、紋理、大小與空氣透視對比度等因素影響。
神經外科手術通常透過顯微鏡進行，由於顯微鏡的觀察距離較短，腦部結構又富含細緻的紋理與層次，使得立體視覺在此類手術中格外重要。然而，傳統 2D 內視鏡影像無法提供這種深度感，導致醫師在手術時需依靠經驗來推測組織與血管的位置，增加手術風險。
昭和大學的研究團隊使用新型 AI 驅動的影像增強系統，能夠即時將單眼 2D 影像轉換為 3D，模擬出更接近自然立體視覺的效果，讓手術視野更加直觀且精確。
NVIDIA AI 立體視覺，提供即時 3D 影像輔助神經外科手術
這項技術的核心建立在 NVIDIA Holoscan/IGX 平台 之上，負責 AI 模型的運行與影像處理，使 2D 影像能夠即時轉換為 3D 影像。整個系統架構包括 內視鏡（Endoscope） 負責捕捉手術影像並輸出單眼畫面、擷取卡（Capture Card） 轉換影像信號為數位資料、NVIDIA IGX 平台 運行 AI 模型以進行 3D 影像重建，以及 空間實境顯示器（Spatial Reality Display, SRD），讓醫師能夠裸眼觀看 3D 影像，而無需配戴 VR 眼鏡。
這套系統具備多項技術優勢，包括 高效能 AI 運算，透過 dGPU（獨立顯示卡） 進行高速運算，確保影像轉換的即時性；GPUDirect 技術，讓影像數據能直接從內視鏡串流至 GPU 記憶體，降低傳輸延遲；以及 高速 I/O（Input/Output），支援多顯示器輸出，適用於多種手術環境。這些技術的整合，使立體視覺影像的生成速度足夠快，以支援手術過程中的即時需求，確保醫師能夠獲得無延遲的 3D 影像回饋，進一步提升手術的準確性與安全性。
這項技術的臨床應用潛力巨大，預計將為神經外科手術帶來多重效益。首先，即時 3D 影像能讓醫師更清晰地辨識腦部組織與血管，提升手術的精準度，降低手術風險。此外，傳統顯微鏡手術常要求醫師長時間維持固定姿勢，而 3D 影像則可透過顯示器觀看，使操作更加靈活，有助於減輕醫師的身體負擔。
此技術同時可以提升醫學教育與培訓效果，透過 VR/3D 模擬訓練，年輕醫師可在更貼近真實手術環境的情境中學習與練習，提升臨床技能。最後，這項技術的應用有望改善患者預後，更高的手術精準度，能有效降低術中與術後併發症的發生率，進而加速康復過程。
AI 即時 3D 手術直觀清晰的特性，帶動未來智慧手術發展
AI 立體視覺技術的引入，讓神經外科手術迎來全新視覺體驗，醫師可擁有更直觀、清晰的 3D 手術視野，進一步提升手術安全性與準確性。昭和大學的這項技術，呈現 AI 醫療影像應用的另一種可能，未來有望應用於更多臨床場景，推動智慧醫療發展。
