論文の概要: Colon Shape Estimation Method for Colonoscope Tracking using Recurrent Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.13629v1
• Date: Mon, 20 Apr 2020 04:43:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-11 19:06:14.105894
• Title: Colon Shape Estimation Method for Colonoscope Tracking using Recurrent Neural Networks
• Title（参考訳）: リカレントニューラルネットワークを用いた大腸内視鏡追跡のためのコロニー形状推定法
• Authors: Masahiro Oda, Holger R. Roth, Takayuki Kitasaka, Kazuhiro Furukawa, Ryoji Miyahara, Yoshiki Hirooka, Hidemi Goto, Nassir Navab, Kensaku Mori
• Abstract要約: 大腸穿孔などの合併症を軽減するためには、大腸内視鏡の追跡や、医師のポリープ位置をナビゲートするナビゲーションシステムが必要である。 横行結腸とシグモイド結腸では,これらの領域が大腸内視鏡挿入時に大きく変形するため,前向きの追跡法により大きな追跡誤差が生じた。 本稿では,RNNを用いた大腸変形推定手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.591643339874445
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose an estimation method using a recurrent neural network (RNN) of the colon's shape where deformation was occurred by a colonoscope insertion. Colonoscope tracking or a navigation system that navigates physician to polyp positions is needed to reduce such complications as colon perforation. Previous tracking methods caused large tracking errors at the transverse and sigmoid colons because these areas largely deform during colonoscope insertion. Colon deformation should be taken into account in tracking processes. We propose a colon deformation estimation method using RNN and obtain the colonoscope shape from electromagnetic sensors during its insertion into the colon. This method obtains positional, directional, and an insertion length from the colonoscope shape. From its shape, we also calculate the relative features that represent the positional and directional relationships between two points on a colonoscope. Long short-term memory is used to estimate the current colon shape from the past transition of the features of the colonoscope shape. We performed colon shape estimation in a phantom study and correctly estimated the colon shapes during colonoscope insertion with 12.39 (mm) estimation error.
• Abstract（参考訳）: 大腸内視鏡挿入により変形が生じた大腸の形状をリカレントニューラルネットワーク(RNN)を用いて推定する方法を提案する。 大腸穿孔などの合併症を軽減するには,大腸内視鏡追跡やポリープ位置までナビゲートするナビゲーションシステムが必要である。 横行結腸とシグモイド結腸では,これらの領域が大腸内視鏡挿入時に大きく変形するため,前向きの追跡法により大きな追跡誤差が生じた。 大腸の変形は追跡過程において考慮すべきである。 rnnを用いた大腸変形推定法を提案し,大腸への挿入時に電磁センサから大腸形状を求める。 大腸内視鏡形状から位置、方向、挿入長を求める。 また,その形状から,大腸内視鏡上の2点の位置的および方向的関係を表す相対的特徴を計算する。 長期記憶は, 大腸内視鏡像の特徴の過去の推移から, 現在の大腸形状を推定するために用いられる。 ファントム実験では結腸形状推定を行い,大腸内視鏡挿入時の結腸形状を12.39mm推定誤差で正確に推定した。

関連論文リスト

• ToDER: Towards Colonoscopy Depth Estimation and Reconstruction with Geometry Constraint Adaptation [67.22294293695255]
  そこで本稿では,ToDERという双方向適応アーキテクチャを用いて,高精度な深度推定を行う新しいパイプラインを提案する。 以上の結果から,本手法は実写および合成大腸内視鏡ビデオの深度マップを精度良く予測できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-23T14:24:26Z)
• Colonoscopy Coverage Revisited: Identifying Scanning Gaps in Real-Time [0.0]
  大腸内視鏡は大腸がんを予防するために最も広く用いられる医療技術であり、悪性になる前にポリープを検出して除去する。 最近の研究では、既存のポリープの約4分の1が日常的に欠落していることが示されている。 そのうちのいくつかは内科医の視界に現れるが、結腸の部分的な被覆のために欠落するものもある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-17T08:12:56Z)
• KST-Mixer: Kinematic Spatio-Temporal Data Mixer For Colon Shape Estimation [44.083624544770245]
  臓器穿孔などの合併症を軽減するためには、内視鏡追跡または医師を標的位置に誘導するナビゲーションシステムが必要である。 KST-Mixer (Kinematic S-temporal Data Mixer) を用いた大腸内視鏡挿入時の大腸形状推定法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-02T06:14:21Z)
• Estimating the coverage in 3d reconstructions of the colon from colonoscopy videos [0.0]
  手術中の大腸の視覚的被覆が不十分な場合、しばしばポリープが欠落する。 この問題を軽減するため, 欠損領域を可視化するために, 大腸の3次元面を再構築する手法が提案されている。 再建された大腸点雲からカバー範囲を推定する新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-19T10:53:34Z)
• Photometric single-view dense 3D reconstruction in endoscopy [2.094821665776961]
  大腸内視鏡検査において,光度ステレオによるヒト大腸の3次元立体再構成を実現するために,制御光を利用する。 本手法は実際の医療環境下で機能し,適切な位置校正法と大腸管形状に適応した深さ推定法の両方を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-19T18:23:31Z)
• SCPM-Net: An Anchor-free 3D Lung Nodule Detection Network using Sphere Representation and Center Points Matching [47.79483848496141]
  3次元球面表現に基づく中心点マッチング検出ネットワーク(SCPM-Net)を提案する。 アンカーフリーで、nodule/anchorパラメータを手動で設計することなく、nodulesの位置、半径、オフセットを自動的に予測する。 提案するSCPM-Netフレームワークは,既存のアンカーベースおよびアンカーフリーの肺結節検出法と比較して,優れた性能を示すことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-12T05:51:29Z)
• Appearance Learning for Image-based Motion Estimation in Tomography [60.980769164955454]
  トモグラフィー画像では、取得した信号に擬似逆フォワードモデルを適用することにより、解剖学的構造を再構成する。 患者の動きは、復元過程における幾何学的アライメントを損なうため、運動アーティファクトが生じる。 本研究では,スキャン対象から独立して剛性運動の構造を認識する外観学習手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-18T09:49:11Z)
• Colonoscope tracking method based on shape estimation network [36.08151254973927]
  ポリープの見落としを減らすためには,内視鏡ナビゲーションシステムが必要である。 ナビゲーションシステムのための大腸内視鏡追跡手法を提案する。 大腸内視鏡挿入時の結腸形状を推定する形状推定ネットワーク(SEN)を利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-20T05:10:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。