論文の概要: Single-Shot Pose Estimation of Surgical Robot Instruments' Shafts from Monocular Endoscopic Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.01267v1
• Date: Tue, 3 Mar 2020 00:38:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-26 23:38:26.643519
• Title: Single-Shot Pose Estimation of Surgical Robot Instruments' Shafts from Monocular Endoscopic Images
• Title（参考訳）: 単眼内視鏡画像による手術用ロボットのシャフトの単発ポーズ推定
• Authors: Masakazu Yoshimura, Murilo M. Marinho, Kanako Harada, Mamoru Mitsuishi
• Abstract要約: 単眼内視鏡を用いて手術器具のシャフトのポーズを推定する新しい手法を提案する。 提案手法は,自動アノテーション付きトレーニングデータセットと,ポーズ推定深層学習アーキテクチャの改良に基づく。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.966454850713522
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Surgical robots are used to perform minimally invasive surgery and alleviate much of the burden imposed on surgeons. Our group has developed a surgical robot to aid in the removal of tumors at the base of the skull via access through the nostrils. To avoid injuring the patients, a collision-avoidance algorithm that depends on having an accurate model for the poses of the instruments' shafts is used. Given that the model's parameters can change over time owing to interactions between instruments and other disturbances, the online estimation of the poses of the instrument's shaft is essential. In this work, we propose a new method to estimate the pose of the surgical instruments' shafts using a monocular endoscope. Our method is based on the use of an automatically annotated training dataset and an improved pose-estimation deep-learning architecture. In preliminary experiments, we show that our method can surpass state of the art vision-based marker-less pose estimation techniques (providing an error decrease of 55% in position estimation, 64% in pitch, and 69% in yaw) by using artificial images.
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