論文の概要: Deep Reinforcement Learning Based System for Intraoperative
Hyperspectral Video Autofocusing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11638v1
- Date: Fri, 21 Jul 2023 15:04:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-24 12:04:35.986335
- Title: Deep Reinforcement Learning Based System for Intraoperative
Hyperspectral Video Autofocusing
- Title（参考訳）: 術中ハイパースペクトルビデオオートフォーカスのための深層強化学習システム
- Authors: Charlie Budd, Jianrong Qiu, Oscar MacCormac, Martin Huber, Christopher
Mower, Mirek Janatka, Th\'eo Trotouin, Jonathan Shapey, Mads S. Bergholt and
Tom Vercauteren
- Abstract要約: この研究は、焦点調整可能な液体レンズをビデオHSIエクソスコープに統合する。
現実的で再現可能なテストデータセットを作成するために、第一種ロボット焦点時間スキャンが実施された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.476200036182773
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Hyperspectral imaging (HSI) captures a greater level of spectral detail than
traditional optical imaging, making it a potentially valuable intraoperative
tool when precise tissue differentiation is essential. Hardware limitations of
current optical systems used for handheld real-time video HSI result in a
limited focal depth, thereby posing usability issues for integration of the
technology into the operating room. This work integrates a focus-tunable liquid
lens into a video HSI exoscope, and proposes novel video autofocusing methods
based on deep reinforcement learning. A first-of-its-kind robotic focal-time
scan was performed to create a realistic and reproducible testing dataset. We
benchmarked our proposed autofocus algorithm against traditional policies, and
found our novel approach to perform significantly ($p<0.05$) better than
traditional techniques ($0.070\pm.098$ mean absolute focal error compared to
$0.146\pm.148$). In addition, we performed a blinded usability trial by having
two neurosurgeons compare the system with different autofocus policies, and
found our novel approach to be the most favourable, making our system a
desirable addition for intraoperative HSI.
- Abstract（参考訳）: hyperspectral imaging (hsi) は従来の光学イメージングよりも高いレベルのスペクトル詳細を捉えており、正確な組織分化が不可欠である場合、術中検査に有用である可能性がある。
ハンドヘルドリアルタイムビデオhsiで使用される現在の光学系のハードウェアの限界は、焦点深度の制限を生じさせ、手術室にこの技術を統合する際にユーザビリティの問題を引き起こす。
本研究は、焦点調整可能な液体レンズをビデオHSIエクソスコープに統合し、深部強化学習に基づく新しいビデオオートフォーカス手法を提案する。
現実的で再現可能なテストデータセットを作成するために、第一種ロボット焦点時間スキャンが実施された。
提案したオートフォーカスアルゴリズムを従来の手法に対してベンチマークし、従来の手法よりも高い性能(0.070\pm.098$平均絶対焦点誤差が0.146\pm.148$)を示す新しい手法を発見した。
さらに,両神経外科医に異なるオートフォーカスポリシーを比較させ,盲目的なユーザビリティ試験を行った結果,本システムが最も好適であり,術中hsiに好適な追加となることがわかった。
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