論文の概要: An objective comparison of methods for augmented reality in laparoscopic liver resection by preoperative-to-intraoperative image fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.15753v2
• Date: Wed, 7 Feb 2024 11:47:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-08 19:12:09.324775
• Title: An objective comparison of methods for augmented reality in laparoscopic liver resection by preoperative-to-intraoperative image fusion
• Title（参考訳）: 術前-術中画像融合法による腹腔鏡下肝切除における拡張現実の客観的比較
• Authors: Sharib Ali, Yamid Espinel, Yueming Jin, Peng Liu, Bianca G\"uttner, Xukun Zhang, Lihua Zhang, Tom Dowrick, Matthew J. Clarkson, Shiting Xiao, Yifan Wu, Yijun Yang, Lei Zhu, Dai Sun, Lan Li, Micha Pfeiffer, Shahid Farid, Lena Maier-Hein, Emmanuel Buc, Adrien Bartoli
• Abstract要約: 腹腔鏡下肝切除のための拡張現実(Augmented reality)は、腹腔鏡下画像上に投射することで、外科医が肝臓内に埋め込まれた腫瘍や血管をローカライズできる可視化モードである。 ほとんどのアルゴリズムは、登録をガイドするために解剖学的ランドマークを使用している。 これらのランドマークには、肝臓の下尾根、ファルシホルムの靭帯、および閉塞輪郭が含まれる。 術中腹腔鏡下固定術(P2ILF)を施行し,これらのランドマークを自動的に検出し,登録する可能性について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.12510773034339
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Augmented reality for laparoscopic liver resection is a visualisation mode that allows a surgeon to localise tumours and vessels embedded within the liver by projecting them on top of a laparoscopic image. Preoperative 3D models extracted from CT or MRI data are registered to the intraoperative laparoscopic images during this process. In terms of 3D-2D fusion, most of the algorithms make use of anatomical landmarks to guide registration. These landmarks include the liver's inferior ridge, the falciform ligament, and the occluding contours. They are usually marked by hand in both the laparoscopic image and the 3D model, which is time-consuming and may contain errors if done by a non-experienced user. Therefore, there is a need to automate this process so that augmented reality can be used effectively in the operating room. We present the Preoperative-to-Intraoperative Laparoscopic Fusion Challenge (P2ILF), held during the Medical Imaging and Computer Assisted Interventions (MICCAI 2022) conference, which investigates the possibilities of detecting these landmarks automatically and using them in registration. The challenge was divided into two tasks: 1) A 2D and 3D landmark detection task and 2) a 3D-2D registration task. The teams were provided with training data consisting of 167 laparoscopic images and 9 preoperative 3D models from 9 patients, with the corresponding 2D and 3D landmark annotations. A total of 6 teams from 4 countries participated, whose proposed methods were evaluated on 16 images and two preoperative 3D models from two patients. All the teams proposed deep learning-based methods for the 2D and 3D landmark segmentation tasks and differentiable rendering-based methods for the registration task. Based on the experimental outcomes, we propose three key hypotheses that determine current limitations and future directions for research in this domain.
• Abstract（参考訳）: 腹腔鏡下肝切除のための拡張現実(Augmented reality)は、腹腔鏡下画像上に投射することで、外科医が肝臓内に埋め込まれた腫瘍や血管をローカライズできる可視化モードである。 CTまたはMRIデータから抽出した術前3Dモデルを術中腹腔鏡画像に登録する。 3D-2D融合の観点では、ほとんどのアルゴリズムは登録をガイドするために解剖学的ランドマークを使用している。 これらのランドマークには、肝臓の下尾根、ファルシフォーム靭帯、閉塞輪郭などがある。 通常は、腹腔鏡画像と3Dモデルの両方で手動で特徴付けられるが、これは時間がかかり、経験のないユーザーが行うとエラーを含むことがある。 そのため、手術室で拡張現実を効果的に使用できるように、このプロセスを自動化する必要がある。 今回我々は,医療画像・コンピュータ支援介入(miccai 2022)会議において,これらのランドマークを自動的に検出し,登録に利用する可能性を検証したp2ilf(preoperative-intraoperative laparoscopic fusion challenge)を開催する。 課題は2つのタスクに分けられた。 1)2次元及び3次元ランドマーク検出タスクと方法 2) 3D-2D 登録業務。 167枚の腹腔鏡画像と9例の術前3Dモデルによるトレーニングデータと、対応する2Dおよび3Dランドマークアノテーションが得られた。 4ヶ国から計6チームが参加し, 提案手法を16枚の画像と2つの術前3Dモデルで評価した。 すべてのチームが2Dおよび3Dランドマークセグメンテーションタスクのためのディープラーニングベースの方法と、登録タスクのための異なるレンダリングベースの方法を提案した。 実験結果に基づいて,本分野の研究の現在の限界と今後の方向性を決定する3つの重要な仮説を提案する。

関連論文リスト

• SurgPointTransformer: Vertebrae Shape Completion with RGB-D Data [0.0]
  本研究は,RGB-Dデータを用いた3次元脊椎解剖の再構築のための代替的,放射線のないアプローチを提案する。 SurgPointTransformerは, 表面の粗い観察から未露出の脊椎領域を正確に再構築できる手術用形状補修法である。 提案手法は,平均チャンファー距離5.39,Fスコア0.85,アースモーバー距離0.011,信号対雑音比22.90dBを達成し,最先端のベースラインを著しく上回る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T11:53:28Z)
• Intraoperative Registration by Cross-Modal Inverse Neural Rendering [61.687068931599846]
  クロスモーダル逆ニューラルレンダリングによる神経外科手術における術中3D/2Dレジストレーションのための新しいアプローチを提案する。 本手法では,暗黙の神経表現を2つの構成要素に分離し,術前および術中における解剖学的構造について検討した。 臨床症例の振り返りデータを用いて本法の有効性を検証し,現在の登録基準を満たした状態での最先端の検査成績を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-18T13:40:59Z)
• Depth-Driven Geometric Prompt Learning for Laparoscopic Liver Landmark Detection [43.600236988802465]
  肝臓の解剖学的ランドマークは、2D-3Dアライメントの重要なマーカーである。 腹腔鏡下肝所見の検出を容易にするため,L3Dと呼ばれる新しいデータセットを収集した。 本稿では,D2GPLandという深度駆動型幾何学的プロンプト学習ネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-25T18:02:11Z)
• Creating a Digital Twin of Spinal Surgery: A Proof of Concept [68.37190859183663]
  手術デジタル化は、現実世界の手術の仮想レプリカを作成するプロセスである。 脊椎外科手術に応用した手術デジタル化のための概念実証(PoC)を提案する。 5台のRGB-Dカメラを外科医の動的3D再構成に、ハイエンドカメラを解剖学の3D再構成に、赤外線ステレオカメラを手術器具追跡に、レーザースキャナーを手術室の3D再構成とデータ融合に使用した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-25T13:09:40Z)
• Generative Enhancement for 3D Medical Images [74.17066529847546]
  本稿では,3次元医用画像合成の新しい生成手法であるGEM-3Dを提案する。 本手法は2次元スライスから始まり,3次元スライスマスクを用いて患者に提供するための情報スライスとして機能し,生成過程を伝搬する。 3D医療画像をマスクと患者の事前情報に分解することで、GEM-3Dは多目的な3D画像を生成する柔軟な、かつ効果的なソリューションを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-19T15:57:04Z)
• Monocular Microscope to CT Registration using Pose Estimation of the Incus for Augmented Reality Cochlear Implant Surgery [3.8909273404657556]
  本研究では, 外部追跡装置を必要とせず, 2次元から3次元の観察顕微鏡映像を直接CTスキャンに登録する手法を開発した。 その結果, x, y, z軸の平均回転誤差は25度未満, 翻訳誤差は2mm, 3mm, 0.55%であった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-12T00:26:08Z)
• On the Localization of Ultrasound Image Slices within Point Distribution Models [84.27083443424408]
  甲状腺疾患は高分解能超音波(US)で診断されることが多い 縦断追跡は病理甲状腺形態の変化をモニタリングするための重要な診断プロトコルである。 3次元形状表現におけるUS画像の自動スライスローカライズのためのフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-01T10:10:46Z)
• Next-generation Surgical Navigation: Marker-less Multi-view 6DoF Pose Estimation of Surgical Instruments [66.74633676595889]
  静止カメラとヘッドマウントカメラを組み合わせたマルチカメラ・キャプチャー・セットアップを提案する。 第2に,手術用ウェットラボと実際の手術用劇場で撮影された元脊椎手術のマルチビューRGB-Dビデオデータセットを公表した。 第3に,手術器具の6DoFポーズ推定の課題に対して,最先端のシングルビューとマルチビューの3つの手法を評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-05T13:42:19Z)
• CNN-based real-time 2D-3D deformable registration from a single X-ray projection [2.1198879079315573]
  本稿では, フルオロスコープ画像を用いたリアルタイム2D-3D非剛体登録法を提案する。 術前スキャンから解剖学の変位場と2次元投影からなるデータセットを生成する。 ニューラルネットワークは、未知の3D変位場を単一の投影画像から回復するように訓練される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-15T09:57:19Z)
• View-Disentangled Transformer for Brain Lesion Detection [50.4918615815066]
  より正確な腫瘍検出のためのMRI特徴抽出のための新しいビューディペンタングル変換器を提案する。 まず, 3次元脳スキャンにおいて, 異なる位置の長距離相関を求める。 第二に、トランスフォーマーはスライス機能のスタックを複数の2Dビューとしてモデル化し、これらの機能をビュー・バイ・ビューとして拡張する。 第三に、提案したトランスモジュールをトランスのバックボーンに展開し、脳病変を取り巻く2D領域を効果的に検出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-20T11:58:23Z)
• IGCN: Image-to-graph Convolutional Network for 2D/3D Deformable Registration [1.2246649738388387]
  単一視点2次元投影画像に対する3次元臓器メッシュの変形可能な登録を実現する画像間畳み込みネットワークを提案する。 複数臓器間の関係を考慮に入れた形状予測は, 臨床的に許容できる精度で放射線像からの呼吸運動と変形を予測するのに有用である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-31T12:48:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。