論文の概要: Learning-Based Keypoint Registration for Fetoscopic Mosaicking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.13185v1
• Date: Tue, 26 Jul 2022 21:21:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-28 13:53:01.148740
• Title: Learning-Based Keypoint Registration for Fetoscopic Mosaicking
• Title（参考訳）: フェトスコピックモザイクのための学習に基づくキーポイント登録
• Authors: Alessandro Casella, Sophia Bano, Francisco Vasconcelos, Anna L. David, Dario Paladini, Jan Deprest, Elena De Momi, Leonardo S. Mattos, Sara Moccia, Danail Stoyanov
• Abstract要約: ツイン・トゥ・ツイン輸血症候群(TTTS)では、単子葉胎盤の血管系異常な血管性無痛が両胎児の間に不均一な血流を生じさせる。 本研究では,フィールド・オブ・ビュー展開のためのフェトスコープフレーム登録のための学習ベースフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.02392513942533
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In Twin-to-Twin Transfusion Syndrome (TTTS), abnormal vascular anastomoses in the monochorionic placenta can produce uneven blood flow between the two fetuses. In the current practice, TTTS is treated surgically by closing abnormal anastomoses using laser ablation. This surgery is minimally invasive and relies on fetoscopy. Limited field of view makes anastomosis identification a challenging task for the surgeon. To tackle this challenge, we propose a learning-based framework for in-vivo fetoscopy frame registration for field-of-view expansion. The novelties of this framework relies on a learning-based keypoint proposal network and an encoding strategy to filter (i) irrelevant keypoints based on fetoscopic image segmentation and (ii) inconsistent homographies. We validate of our framework on a dataset of 6 intraoperative sequences from 6 TTTS surgeries from 6 different women against the most recent state of the art algorithm, which relies on the segmentation of placenta vessels. The proposed framework achieves higher performance compared to the state of the art, paving the way for robust mosaicking to provide surgeons with context awareness during TTTS surgery.
• Abstract（参考訳）: ツイン・トゥ・ツイン輸血症候群(TTTS)では、単子葉胎盤の血管系異常な血管性無痛は両胎児の間に不均一な血流をもたらす。 現在, TTTSはレーザーアブレーションを用いて, 異常肛門閉鎖術を施行している。 この手術は低侵襲であり、フェトスコープに依存している。 狭義の視野は, 解剖を外科医にとって困難な課題としている。 そこで本稿では,この課題に取り組むために,視野拡大のためのインビボフェトスコープフレーム登録のための学習ベースのフレームワークを提案する。 このフレームワークの新規性は、学習に基づくキーポイント提案ネットワークとフィルタリングのための符号化戦略に依存している。 一 フェトスコピック画像のセグメンテーションに基づく無関係なキーポイント (ii)矛盾する相同性。 本研究の枠組みは, 胎盤血管の分節化に依存する最新の技術アルゴリズムに対して, 6人の女性のTTTS手術群から得られた6つの術中配列のデータセットを用いて検証した。 提案した枠組みは,TTTS手術中に外科医にコンテキスト認識を提供するために,ロバストモザイクを行う方法として,技術状況と比較して高いパフォーマンスを実現する。

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