論文の概要: Motion-Guided Dual-Camera Tracker for Low-Cost Skill Evaluation of Gastric Endoscopy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05146v2
- Date: Sun, 21 Apr 2024 02:44:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-23 23:24:19.070366
- Title: Motion-Guided Dual-Camera Tracker for Low-Cost Skill Evaluation of Gastric Endoscopy
- Title（参考訳）: 胃内視鏡の低コスト技術評価のためのモーションガイドデュアルカメラトラッカー
- Authors: Yuelin Zhang, Wanquan Yan, Kim Yan, Chun Ping Lam, Yufu Qiu, Pengyu Zheng, Raymond Shing-Yan Tang, Shing Shin Cheng,
- Abstract要約: 運動誘導型デュアルカメラトラッカーを提案し, 内視鏡技術評価のためのメカニカルシミュレータ内での信頼性の高い先端位置フィードバックを提供する。
提案するトラッカーは,デュアルカメラ上でのロバストかつ一貫したトラッキングによりSOTA性能を実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7742691394718078
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Gastric simulators with objective educational feedback have been proven useful for endoscopy training. Existing electronic simulators with feedback are however not commonly adopted due to their high cost. In this work, a motion-guided dual-camera tracker is proposed to provide reliable endoscope tip position feedback at a low cost inside a mechanical simulator for endoscopy skill evaluation, tackling several unique challenges. To address the issue of significant appearance variation of the endoscope tip while keeping dual-camera tracking consistency, the cross-camera mutual template strategy (CMT) is proposed to introduce dynamic transient mutual templates to dual-camera tracking. To alleviate disturbance from large occlusion and distortion by the light source from the endoscope tip, the Mamba-based motion-guided prediction head (MMH) is presented to aggregate historical motion with visual tracking. It is the first application of Mamba for object tracking. The proposed tracker was evaluated on datasets captured by low-cost camera pairs during endoscopy procedures performed inside the mechanical simulator. The tracker achieves SOTA performance with robust and consistent tracking on dual cameras. Further downstream evaluation proves that the 3D tip position determined by the proposed tracker enables reliable skill differentiation. The code and dataset are available at https://github.com/PieceZhang/MotionDCTrack
- Abstract（参考訳）: 客観的な教育的フィードバックを持つ胃シミュレータは内視鏡訓練に有用であることが証明されている。
しかしながら、フィードバックを持つ既存の電子シミュレータは、そのコストが高いため一般的には採用されない。
本研究は, 内視鏡技術評価のための機械シミュレータにおいて, 信頼性の高い内視鏡先端位置フィードバックを低コストで提供するために, 動作誘導型デュアルカメラトラッカーを提案するものである。
デュアルカメラトラッキングの整合性を保ちながら内視鏡先端の顕著な外観変化に対処するため,デュアルカメラトラッキングに動的過渡的相互テンプレートを導入するために,クロスカメラ相互テンプレート戦略(CMT)を提案する。
内視鏡先端からの光源による大きな閉塞や歪みによる乱れを軽減するため、マンバをベースとした動き誘導予測ヘッド(MMH)を視覚的トラッキングによる歴史的動きを集約する。
これは、オブジェクト追跡のためのMambaの最初の応用である。
提案したトラッカーは, 機械シミュレータ内での内視鏡観察において, 低コストのカメラペアが取得したデータセットに基づいて評価した。
トラッカーは、デュアルカメラ上で頑健で一貫したトラッキングでSOTA性能を達成する。
さらに下流評価により,提案したトラッカーによって決定される3次元先端位置が,信頼性の高い技術分化を実現することが証明された。
コードとデータセットはhttps://github.com/PieceZhang/MotionDCTrackで公開されている。
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