論文の概要: Pelphix: Surgical Phase Recognition from X-ray Images in Percutaneous Pelvic Fixation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09285v1
• Date: Tue, 18 Apr 2023 20:48:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-20 16:16:24.381680
• Title: Pelphix: Surgical Phase Recognition from X-ray Images in Percutaneous Pelvic Fixation
• Title（参考訳）: 骨盤内固定術におけるX線画像からのPelphix
• Authors: Benjamin D. Killeen, Han Zhang, Jan Mangulabnan, Mehran Armand, Russel H. Taylor, Greg Osgood, Mathias Unberath
• Abstract要約: 外科的位相認識(SPR)は、現代の手術劇場のデジタルトランスフォーメーションにおいて重要な要素である。 本稿では,X線ガイド下骨盤内骨折に対するSPRの最初のアプローチであるPelphixについて紹介する。 ボニー回廊, 工具, 解剖学の検出から追加の監督を行うことで, 画像表現をトランスフォーマーモデルに入力し, 外科的位相を遅らせる。 提案手法はX線に基づくSPRの実現可能性を示し,シミュレーションシーケンスの平均精度は93.8%,キャダバーでは67.57%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.805185173756708
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Surgical phase recognition (SPR) is a crucial element in the digital transformation of the modern operating theater. While SPR based on video sources is well-established, incorporation of interventional X-ray sequences has not yet been explored. This paper presents Pelphix, a first approach to SPR for X-ray-guided percutaneous pelvic fracture fixation, which models the procedure at four levels of granularity -- corridor, activity, view, and frame value -- simulating the pelvic fracture fixation workflow as a Markov process to provide fully annotated training data. Using added supervision from detection of bony corridors, tools, and anatomy, we learn image representations that are fed into a transformer model to regress surgical phases at the four granularity levels. Our approach demonstrates the feasibility of X-ray-based SPR, achieving an average accuracy of 93.8% on simulated sequences and 67.57% in cadaver across all granularity levels, with up to 88% accuracy for the target corridor in real data. This work constitutes the first step toward SPR for the X-ray domain, establishing an approach to categorizing phases in X-ray-guided surgery, simulating realistic image sequences to enable machine learning model development, and demonstrating that this approach is feasible for the analysis of real procedures. As X-ray-based SPR continues to mature, it will benefit procedures in orthopedic surgery, angiography, and interventional radiology by equipping intelligent surgical systems with situational awareness in the operating room.
• Abstract（参考訳）: 外科的位相認識(spr)は現代の手術劇場のデジタルトランスフォーメーションにおいて重要な要素である。 ビデオソースに基づくSPRは確立されているが、干渉X線シーケンスの組み入れはまだ検討されていない。 本稿では, 骨盤骨折固定ワークフローをマルコフプロセスとしてシミュレートし, 完全にアノテートされたトレーニングデータを提供するために, 骨盤骨折固定ワークフローをシミュレートした4段階の粒度(回廊, 活動, ビュー, フレーム値)の手順をモデル化したx線経皮的骨盤骨折固定法に対する最初のアプローチであるpelphixを提案する。 骨回廊,道具,解剖学の検出からさらに監督を加え,トランスフォーマーモデルに入力された画像表現を学習し,手術相を4つの粒度レベルで後退させる。 提案手法は,X線を用いたSPRの実現可能性を示し,シミュレーションシーケンスの平均精度は93.8%,キャダバーの平均精度は67.57%であり,実データにおける目標回廊の精度は最大88%である。 この研究は、x線領域のsprへの第一歩であり、x線誘導手術の段階を分類するアプローチを確立し、リアルな画像シーケンスをシミュレートして機械学習モデルの開発を可能にし、このアプローチが実際の手順の分析に有効であることを実証する。 x線ベースのsprは成熟を続けており、手術室でインテリジェントな手術システムと状況認識を組み合わせることで整形外科手術、血管造影、および介入放射線学の処置に役立つ。

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