論文の概要: Dynamic Reconstruction of Deformable Soft-tissue with Stereo Scope in Minimal Invasive Surgery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.10867v1
• Date: Sun, 22 Mar 2020 16:50:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 05:59:28.857775
• Title: Dynamic Reconstruction of Deformable Soft-tissue with Stereo Scope in Minimal Invasive Surgery
• Title（参考訳）: 小侵襲手術におけるステレオスコープによる変形性軟部組織の動的再建
• Authors: Jingwei Song, Jun Wang, Liang Zhao, Shoudong Huang and Gamini Dissanayake
• Abstract要約: 最小侵襲手術では, 最新の軟組織表面の変形形状を再構築し, 可視化することが重要である。 本稿では、変形可能な表面の高密度再構成のための革新的同時局所化マッピング(SLAM)アルゴリズムを提案する。 公開データセットを用いたインビビオ実験では、3Dモデルがさまざまなソフトタスクに対してインクリメンタルに構築可能であることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.411005883017832
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In minimal invasive surgery, it is important to rebuild and visualize the latest deformed shape of soft-tissue surfaces to mitigate tissue damages. This paper proposes an innovative Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) algorithm for deformable dense reconstruction of surfaces using a sequence of images from a stereoscope. We introduce a warping field based on the Embedded Deformation (ED) nodes with 3D shapes recovered from consecutive pairs of stereo images. The warping field is estimated by deforming the last updated model to the current live model. Our SLAM system can: (1) Incrementally build a live model by progressively fusing new observations with vivid accurate texture. (2) Estimate the deformed shape of unobserved region with the principle As-Rigid-As-Possible. (3) Show the consecutive shape of models. (4) Estimate the current relative pose between the soft-tissue and the scope. In-vivo experiments with publicly available datasets demonstrate that the 3D models can be incrementally built for different soft-tissues with different deformations from sequences of stereo images obtained by laparoscopes. Results show the potential clinical application of our SLAM system for providing surgeon useful shape and texture information in minimal invasive surgery.
• Abstract（参考訳）: 最小侵襲手術では, 組織損傷を緩和するために, 軟膜表面の最新の変形形状を再構築し, 可視化することが重要である。 本稿では,ステレオスコープからの画像列を用いた表面の変形可能な高密度再構成のための,革新的な同時局所化マッピング(slam)アルゴリズムを提案する。 連続したステレオ画像から3次元形状を復元した組込み変形(ED)ノードに基づく歪み場を導入する。 最後の更新されたモデルを現在のライブモデルに変形させることで、ワープフィールドを推定する。 SLAMシステムでは,(1)鮮明なテクスチャで新たな観察を段階的に融合させることにより,ライブモデルの構築が可能となる。 2)As-Rigid-As-Possibleの原則による未観測領域の変形形状の推定 (3)モデルの連続した形状を示す。 (4) ソフトタスクとスコープの間の現在の相対的なポーズを推定する。 in-vivo experiment with public available datasetsは、3dモデルはラパロスコープによって得られたステレオ画像のシーケンスから異なる変形を持つ異なるソフトトイクのためにインクリメンタルに構築できることを実証している。 以上の結果より, 外科手術に有用な形状とテクスチャ情報を提供するSLAMシステムの有用性が示唆された。

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