論文の概要: Fiducial marker recovery and detection from severely truncated data in
navigation assisted spine surgery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.13844v2
- Date: Wed, 1 Sep 2021 13:32:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-05 08:56:01.107186
- Title: Fiducial marker recovery and detection from severely truncated data in
navigation assisted spine surgery
- Title（参考訳）: ナビゲーション支援脊椎手術におけるfiducial marker recovery and detection from severe truncated data
- Authors: Fuxin Fan, Bj\"orn Kreher, Holger Keil, Andreas Maier, Yixing Huang
- Abstract要約: ナビゲーション支援ミニマル侵襲脊椎手術(MISS)で一般的に使用されるフィデューシャルマーカー
実際には、これらのマーカーは、C-arm cone-beam Computed Tomography (CBCT) システムの限られた検出器サイズのため、視野の外に位置する可能性がある。
歪みマーカーからの直接検出(ダイレクトメソッド)とマーカー回復後の検出(リカバリ手法)の2つのファデューシャルマーカー検出手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.731349529280083
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Fiducial markers are commonly used in navigation assisted minimally invasive
spine surgery (MISS) and they help transfer image coordinates into real world
coordinates. In practice, these markers might be located outside the
field-of-view (FOV), due to the limited detector sizes of C-arm cone-beam
computed tomography (CBCT) systems used in intraoperative surgeries. As a
consequence, reconstructed markers in CBCT volumes suffer from artifacts and
have distorted shapes, which sets an obstacle for navigation. In this work, we
propose two fiducial marker detection methods: direct detection from distorted
markers (direct method) and detection after marker recovery (recovery method).
For direct detection from distorted markers in reconstructed volumes, an
efficient automatic marker detection method using two neural networks and a
conventional circle detection algorithm is proposed. For marker recovery, a
task-specific learning strategy is proposed to recover markers from severely
truncated data. Afterwards, a conventional marker detection algorithm is
applied for position detection. The two methods are evaluated on simulated data
and real data, both achieving a marker registration error smaller than 0.2 mm.
Our experiments demonstrate that the direct method is capable of detecting
distorted markers accurately and the recovery method with task-specific
learning has high robustness and generalizability on various data sets. In
addition, the task-specific learning is able to reconstruct other structures of
interest accurately, e.g. ribs for image-guided needle biopsy, from severely
truncated data, which empowers CBCT systems with new potential applications.
- Abstract（参考訳）: フィデューシャルマーカーは、ナビゲーション支援の最小侵襲脊椎手術(MISS)で一般的に使われ、画像座標を現実世界の座標に転送するのに役立つ。
実際には、これらのマーカーは、術中手術で使用されるC-arm cone-beam CT(CBCT)システムの限られたサイズのため、視野外(FOV)に位置する可能性がある。
その結果、cbctボリュームで再構成されたマーカーはアーティファクトに苦しめられ、形状が歪んで航法上の障害となっている。
本研究では,歪みマーカーからの直接検出(直接法)とマーカー回収後の検出(再被覆法)の2つのfiducial marker検出法を提案する。
再構成ボリュームにおける歪マーカーの直接検出のために,2つのニューラルネットワークを用いた効率的な自動マーカー検出法と従来の円検出アルゴリズムを提案する。
マーカーリカバリには,高度に歪んだデータからマーカーを回収するタスク固有学習戦略が提案されている。
その後、従来のマーカー検出アルゴリズムを位置検出に適用する。
2つの手法はシミュレーションデータと実データに基づいて評価され、どちらも0.2mm未満のマーカー登録誤差を達成する。
実験により, 直接的手法は歪みマーカーを精度良く検出でき, タスク固有学習によるリカバリ手法は, 各種データセット上で高いロバスト性と一般化性を有することを示した。
さらに、タスク固有の学習は、例えば、他の関心構造を正確に再構築することができる。
画像誘導型針生検用リブは、cbctシステムに新しい潜在的な応用力を与える厳しい切断データから得られる。
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