論文の概要: EVD Surgical Guidance with Retro-Reflective Tool Tracking and Spatial Reconstruction using Head-Mounted Augmented Reality Device

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15490v1
• Date: Tue, 27 Jun 2023 14:11:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-28 13:10:37.465066
• Title: EVD Surgical Guidance with Retro-Reflective Tool Tracking and Spatial Reconstruction using Head-Mounted Augmented Reality Device
• Title（参考訳）: 頭部拡張現実デバイスを用いた反射型ツール追跡と空間再構成によるEVD手術誘導
• Authors: Haowei Li, Wenqing Yan, Du Liu, Long Qian, Yuxing Yang, Yihao Liu, Zhe Zhao, Hui Ding, Guangzhi Wang
• Abstract要約: 市販のARヘッドマウントデバイス(HMD)に組み込まれた飛行時間(ToF)深度センサを正確なEVD手術指導に用いる新しいフレームワークを提案する。 ToFセンサの深度誤差は, 異なる材料における頭部ファントムの深度補正法を用いて, 85%以上低減された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.006386435500234
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Augmented Reality (AR) has been used to facilitate surgical guidance during External Ventricular Drain (EVD) surgery, reducing the risks of misplacement in manual operations. During this procedure, the pivotal challenge is the accurate estimation of spatial relationship between pre-operative images and actual patient anatomy in AR environment. In this research, we propose a novel framework utilizing Time of Flight (ToF) depth sensors integrated in commercially available AR Head Mounted Devices (HMD) for precise EVD surgical guidance. As previous studies have proven depth errors for ToF sensors, we first conducted a comprehensive assessment for the properties of this error on AR-HMDs. Subsequently, a depth error model and patient-specific model parameter identification method, is introduced for accurate surface information. After that, a tracking procedure combining retro-reflective markers and point clouds is proposed for accurate head tracking, where head surface is reconstructed using ToF sensor data for spatial registration, avoiding fixing tracking targets rigidly on the patient's cranium. Firstly, $7.580\pm 1.488 mm$ ToF sensor depth value error was revealed on human skin, indicating the significance of depth correction. Our results showed that the ToF sensor depth error was reduced by over $85\%$ using proposed depth correction method on head phantoms in different materials. Meanwhile, the head surface reconstructed with corrected depth data achieved sub-millimeter accuracy. Experiment on a sheep head revealed $0.79 mm$ reconstruction error. Furthermore, a user study was conducted for the performance of proposed framework in simulated EVD surgery, where 5 surgeons performed 9 k-wire injections on a head phantom with virtual guidance. Results of this study revealed $2.09 \pm 0.16 mm$ translational accuracy and $2.97\pm 0.91 ^\circ$ orientational accuracy.
• Abstract（参考訳）: Augmented Reality (AR) は、外室ドレイン(EVD)手術の外科的指導を促進するために使われており、手動操作におけるずれのリスクを低減する。 この過程で重要な課題は、AR環境における術前画像と実際の患者解剖との空間的関係を正確に推定することである。 本研究では、市販のARヘッドマウントデバイス(HMD)に組み込まれた飛行時間(ToF)深度センサを用いて、正確なEVD手術指導を行う新しいフレームワークを提案する。 従来,ToFセンサの深度誤差を実証してきたので,この誤差の特性をAR-HMDで総合的に評価した。 次に、正確な表面情報のために深さ誤差モデルと患者固有のパラメータ同定法を導入する。 その後, 反射マーカーと点雲を組み合わせた追跡手法が提案され, 頭部をToFセンサで再構成して空間登録し, 患者の頭蓋骨に厳密に追跡対象を固定しないようにした。 まず, 皮膚に7.580\pm 1.488 mm$ tofセンサの深さ値誤差が認められ, 深さ補正の意義が示唆された。 提案した頭部ファントムの深度補正法を用いて,ToFセンサの深度誤差を85%以上削減した。 一方、補正深度データで再構成した頭部は、サブミリ精度を実現した。 羊の頭部実験では0.79mmの再構成誤差が見られた。 さらに,5人の外科医が仮想誘導で頭部に9k線注入を行ったEVD手術において,提案したフレームワークの性能評価を行った。 この研究の結果、翻訳精度は2.09 pm 0.16 mm$、方位精度は2.97 pm 0.91 ^\circ$。

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