Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Homography Estimation in Dynamic Surgical Scenes for Laparoscopic Camera Motion Extraction

論文の概要: Deep Homography Estimation in Dynamic Surgical Scenes for Laparoscopic Camera Motion Extraction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.15098v1
Date: Thu, 30 Sep 2021 13:05:37 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-01 14:41:36.388228
Title: Deep Homography Estimation in Dynamic Surgical Scenes for Laparoscopic Camera Motion Extraction
Title（参考訳）: 腹腔鏡下カメラモーション抽出のための動的手術シーンにおける深部ホログラフィー推定
Authors: Martin Huber, S\'ebastien Ourselin, Christos Bergeles, Tom Vercauteren
Abstract要約: 腹腔鏡下手術の映像から腹腔鏡ホルダーの動作を抽出する手法を提案する。我々は、新たに取得したカメラモーションフリーda Vinci画像シーケンスのデータセットに、カメラモーションを合成的に付加する。提案手法は,我々のカメラモーションフリーda Vinci手術データセットから腹腔鏡下手術の映像へ移行し,古典的ホモグラフィー推定手法の双方,精度41%,CPU上でのランタイムを43%上回る結果を得た。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.56651216023737
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Current laparoscopic camera motion automation relies on rule-based approaches or only focuses on surgical tools. Imitation Learning (IL) methods could alleviate these shortcomings, but have so far been applied to oversimplified setups. Instead of extracting actions from oversimplified setups, in this work we introduce a method that allows to extract a laparoscope holder's actions from videos of laparoscopic interventions. We synthetically add camera motion to a newly acquired dataset of camera motion free da Vinci surgery image sequences through the introduction of a novel homography generation algorithm. The synthetic camera motion serves as a supervisory signal for camera motion estimation that is invariant to object and tool motion. We perform an extensive evaluation of state-of-the-art (SOTA) Deep Neural Networks (DNNs) across multiple compute regimes, finding our method transfers from our camera motion free da Vinci surgery dataset to videos of laparoscopic interventions, outperforming classical homography estimation approaches in both, precision by 41%, and runtime on a CPU by 43%.
Abstract（参考訳）: 現在の腹腔鏡カメラのモーションオートメーションは、ルールベースのアプローチに依存している。模倣学習(il)メソッドは、これらの欠点を軽減することができるが、これまでのところ、過度に単純化されたセットアップに適用されている。本研究は,単純すぎるセットアップからアクションを抽出する代わりに,腹腔鏡による介入映像から腹腔鏡ホルダのアクションを抽出する方法を提案する。新たなホモグラフィ生成アルゴリズムの導入により,新たに取得したカメラ動作フリーda vinci手術画像系列のデータセットにカメラ動作を合成的に付加する。合成カメラモーションは、物体と工具の動きに不変なカメラモーション推定のための監視信号として機能する。我々は,複数の計算領域にわたる最先端(sota)深層ニューラルネットワーク(dnn)の広範な評価を行い,カメラモーションフリーda vinci手術データセットから腹腔鏡下手術ビデオへの移動,古典的ホモグラフィ推定手法の両手法における性能向上,精度41%,cpu上での実行時間43%の転送を行った。

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