論文の概要: Next-generation Surgical Navigation: Multi-view Marker-less 6DoF Pose Estimation of Surgical Instruments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03535v1
• Date: Fri, 5 May 2023 13:42:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-08 13:41:44.101190
• Title: Next-generation Surgical Navigation: Multi-view Marker-less 6DoF Pose Estimation of Surgical Instruments
• Title（参考訳）: 次世代手術ナビゲーション:多視点マーカーレス6DoFによる手術器具の計測
• Authors: Jonas Hein, Nicola Cavalcanti, Daniel Suter, Lukas Zingg, Fabio Carrillo, Mazda Farshad, Marc Pollefeys, Nassir Navab, and Philipp F\"urnstahl
• Abstract要約: 従来のコンピュータビジョンの最先端の研究は、外科領域でますます活用されている。 コンピュータ支援手術の焦点は、計器位置決めのためのマーカーベースのトラッキングシステムを、純粋な画像ベースの6DoFポーズ推定に置き換えることである。 手術機器のローカライゼーションのための高忠実度マーカーレス光追跡システムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.3638712193759
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: State-of-the-art research of traditional computer vision is increasingly leveraged in the surgical domain. A particular focus in computer-assisted surgery is to replace marker-based tracking systems for instrument localization with pure image-based 6DoF pose estimation. However, the state of the art has not yet met the accuracy required for surgical navigation. In this context, we propose a high-fidelity marker-less optical tracking system for surgical instrument localization. We developed a multi-view camera setup consisting of static and mobile cameras and collected a large-scale RGB-D video dataset with dedicated synchronization and data fusions methods. Different state-of-the-art pose estimation methods were integrated into a deep learning pipeline and evaluated on multiple camera configurations. Furthermore, the performance impacts of different input modalities and camera positions, as well as training on purely synthetic data, were compared. The best model achieved an average position and orientation error of 1.3 mm and 1.0{\deg} for a surgical drill as well as 3.8 mm and 5.2{\deg} for a screwdriver. These results significantly outperform related methods in the literature and are close to clinical-grade accuracy, demonstrating that marker-less tracking of surgical instruments is becoming a feasible alternative to existing marker-based systems.
• Abstract（参考訳）: 従来のコンピュータビジョンの最先端の研究は、外科領域でますます活用されている。 コンピュータ支援手術における特に焦点は、計器位置決めのためのマーカーベースのトラッキングシステムを、純粋な画像ベースの6DoFポーズ推定に置き換えることである。 しかし、術式は外科ナビゲーションに必要な精度にはまだ達していない。 そこで本研究では,高忠実度マーカーレス光学追跡システムを提案する。 静的カメラとモバイルカメラからなるマルチビューカメラのセットアップを開発し,専用同期・データ融合方式を用いた大規模rgb-dビデオデータセットを収集した。 さまざまな最先端ポーズ推定手法をディープラーニングパイプラインに統合し,複数のカメラ構成で評価した。 さらに,入力モードやカメラ位置の違いによるパフォーマンスへの影響,および純粋合成データに対するトレーニングについて比較した。 最良のモデルは、手術用ドリルの平均位置と方向誤差を1.3mmと1.0{\deg}、スクリュードライバーを3.8mmと5.2{\deg}とした。 これらの結果は文献中の関連する方法を大幅に上回っており,臨床的に適度な精度に近く,既存のマーカーベースのシステムに対するマーカーレス追跡が実現可能な選択肢になりつつあることを示す。

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