論文の概要: Tracking and Mapping in Medical Computer Vision: A Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11475v2
- Date: Fri, 1 Mar 2024 00:11:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-04 14:09:13.422760
- Title: Tracking and Mapping in Medical Computer Vision: A Review
- Title（参考訳）: 医用コンピュータビジョンにおけるトラッキングとマッピング
- Authors: Adam Schmidt, Omid Mohareri, Simon DiMaio, Michael C. Yip, Septimiu E.
Salcudean
- Abstract要約: コンピュータビジョンアルゴリズムの能力が向上するにつれて、臨床システムにおけるその応用はより広まりつつある。
これらの応用には、大腸内視鏡や気管支内視鏡などの診断、生検の導出、侵襲的介入の最小化、手術などがある。
これらのアプリケーションの多くは、医療シーンの視覚的特性に依存しており、この環境での実行には設計アルゴリズムが必要である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.28261994515735
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: As computer vision algorithms increase in capability, their applications in
clinical systems will become more pervasive. These applications include:
diagnostics, such as colonoscopy and bronchoscopy; guiding biopsies, minimally
invasive interventions, and surgery; automating instrument motion; and
providing image guidance using pre-operative scans. Many of these applications
depend on the specific visual nature of medical scenes and require designing
algorithms to perform in this environment.
In this review, we provide an update to the field of camera-based tracking
and scene mapping in surgery and diagnostics in medical computer vision. We
begin with describing our review process, which results in a final list of 515
papers that we cover. We then give a high-level summary of the state of the art
and provide relevant background for those who need tracking and mapping for
their clinical applications. After which, we review datasets provided in the
field and the clinical needs that motivate their design. Then, we delve into
the algorithmic side, and summarize recent developments. This summary should be
especially useful for algorithm designers and to those looking to understand
the capability of off-the-shelf methods. We maintain focus on algorithms for
deformable environments while also reviewing the essential building blocks in
rigid tracking and mapping since there is a large amount of crossover in
methods. With the field summarized, we discuss the current state of the
tracking and mapping methods along with needs for future algorithms, needs for
quantification, and the viability of clinical applications. We then provide
some research directions and questions. We conclude that new methods need to be
designed or combined to support clinical applications in deformable
environments, and more focus needs to be put into collecting datasets for
training and evaluation.
- Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンアルゴリズムの能力が向上するにつれ、臨床システムへの応用はより広範になる。
これらの応用には、大腸内視鏡や気管支鏡などの診断、生検の指導、最小限の侵襲的介入、手術、計器運動の自動化、術前スキャンによる画像指導などが含まれる。
これらのアプリケーションの多くは、医療シーンの視覚的特性に依存しており、この環境での実行には設計アルゴリズムが必要である。
本稿では,医療コンピュータビジョンにおける手術・診断におけるカメラベーストラッキングとシーンマッピングの分野の更新について述べる。
まず、レビュープロセスを説明し、その結果、515の論文の最終リストを作成します。
次に,臨床応用の追跡とマッピングが必要な患者に対して,その技術状況の高レベルな要約と,関連した背景を提供する。
その後、この分野で提供されるデータセットと、それらの設計を動機付ける臨床ニーズをレビューする。
次に,アルゴリズム的な側面を考察し,最近の展開を概説する。
この要約は、アルゴリズム設計者や既成のメソッドの能力を理解したい人には特に有用だろう。
我々は、変形可能な環境のためのアルゴリズムに焦点を合わせながら、厳密な追跡とマッピングにおいて重要なビルディングブロックをレビューする。
この領域を要約して、将来のアルゴリズムの必要性、定量化の必要性、臨床応用の可能性とともに、トラッキングとマッピングの手法の現状について論じる。
そして、いくつかの研究の方向性と疑問を提示します。
我々は、変形可能な環境における臨床応用を支援するために新しい手法を設計または組み合わせる必要があり、トレーニングと評価のためのデータセット収集にもっと注力する必要があると結論付けた。
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