論文の概要: DD-VNB: A Depth-based Dual-Loop Framework for Real-time Visually Navigated Bronchoscopy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01683v1
• Date: Mon, 4 Mar 2024 02:29:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 20:16:03.087951
• Title: DD-VNB: A Depth-based Dual-Loop Framework for Real-time Visually Navigated Bronchoscopy
• Title（参考訳）: dd-vnb : リアルタイム視覚ナビゲート気管支鏡用奥行き型デュアルループフレームワーク
• Authors: Qingyao Tian, Huai Liao, Xinyan Huang, Jian Chen, Zihui Zhang, Bingyu Yang, Sebastien Ourselin and Hongbin Liu
• Abstract要約: リアルタイムビジュアルナビゲート気管支鏡(DD-VNB)のためのDepth-based Dual-Loopフレームワークを提案する。 DD-VNBフレームワークは、深さ推定とデュアルループローカライゼーションという2つの重要なモジュールを統合している。 患者からのファントムデータとin-vivoデータを用いた実験により,本フレームワークの有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.125197644316394
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Real-time 6 DOF localization of bronchoscopes is crucial for enhancing intervention quality. However, current vision-based technologies struggle to balance between generalization to unseen data and computational speed. In this study, we propose a Depth-based Dual-Loop framework for real-time Visually Navigated Bronchoscopy (DD-VNB) that can generalize across patient cases without the need of re-training. The DD-VNB framework integrates two key modules: depth estimation and dual-loop localization. To address the domain gap among patients, we propose a knowledge-embedded depth estimation network that maps endoscope frames to depth, ensuring generalization by eliminating patient-specific textures. The network embeds view synthesis knowledge into a cycle adversarial architecture for scale-constrained monocular depth estimation. For real-time performance, our localization module embeds a fast ego-motion estimation network into the loop of depth registration. The ego-motion inference network estimates the pose change of the bronchoscope in high frequency while depth registration against the pre-operative 3D model provides absolute pose periodically. Specifically, the relative pose changes are fed into the registration process as the initial guess to boost its accuracy and speed. Experiments on phantom and in-vivo data from patients demonstrate the effectiveness of our framework: 1) monocular depth estimation outperforms SOTA, 2) localization achieves an accuracy of Absolute Tracking Error (ATE) of 4.7 $\pm$ 3.17 mm in phantom and 6.49 $\pm$ 3.88 mm in patient data, 3) with a frame-rate approaching video capture speed, 4) without the necessity of case-wise network retraining. The framework's superior speed and accuracy demonstrate its promising clinical potential for real-time bronchoscopic navigation.
• Abstract（参考訳）: 気管支鏡のリアルタイム6 DOF局在化は介入品質の向上に不可欠である。 しかし、現在のビジョンベースの技術は、一般化と見えないデータと計算速度のバランスをとるのに苦労している。 そこで本研究では,実時間視覚誘導気管支鏡(dd-vnb)のための奥行きに基づくデュアルループフレームワークを提案する。 DD-VNBフレームワークは2つの重要なモジュールを統合している。 患者間の領域ギャップに対処するために,内視鏡フレームを深度にマッピングし,患者固有のテクスチャを排除して一般化を保証する知識埋め込み深度推定ネットワークを提案する。 このネットワークは、ビュー合成知識をスケール制約された単眼深度推定のためのサイクル逆アーキテクチャに組み込む。 リアルタイムな性能を実現するため,我々は高速なエゴモーション推定ネットワークを深度登録ループに組み込む。 ego-motion inference networkは高頻度での気管支鏡のポーズ変化を推定し、手術前の3dモデルに対する深さ登録は定期的に絶対的なポーズを与える。 特に、相対的なポーズ変化は、初期推測として登録プロセスに反映され、精度と速度が向上する。 phantom と in-vivo の患者データを用いた実験により,本枠組みの有効性が示された。 1)単眼深度推定は sota を上回っている。 2) 定位はファントムで4.7$\pm$ 3.17 mm、患者データで6.49$\pm$ 3.88 mmの絶対追跡誤差(ate)の精度を達成する。 3)フレームレートがビデオキャプチャ速度に近づいている。 4) ケースワイドネットワーク再トレーニングは不要であった。 フレームワークの優れた速度と精度は、リアルタイム気管支鏡ナビゲーションに有望な臨床可能性を示している。

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