論文の概要: Creating a Digital Twin of Spinal Surgery: A Proof of Concept
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16736v2
- Date: Wed, 22 May 2024 08:34:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-25 05:59:52.781574
- Title: Creating a Digital Twin of Spinal Surgery: A Proof of Concept
- Title(参考訳): 脊椎手術のデジタル双眼鏡 : 概念実証
- Authors: Jonas Hein, Frédéric Giraud, Lilian Calvet, Alexander Schwarz, Nicola Alessandro Cavalcanti, Sergey Prokudin, Mazda Farshad, Siyu Tang, Marc Pollefeys, Fabio Carrillo, Philipp Fürnstahl,
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 68.37190859183663
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Surgery digitalization is the process of creating a virtual replica of real-world surgery, also referred to as a surgical digital twin (SDT). It has significant applications in various fields such as education and training, surgical planning, and automation of surgical tasks. In addition, SDTs are an ideal foundation for machine learning methods, enabling the automatic generation of training data. In this paper, we present a proof of concept (PoC) for surgery digitalization that is applied to an ex-vivo spinal surgery. The proposed digitalization focuses on the acquisition and modelling of the geometry and appearance of the entire surgical scene. We employ five RGB-D cameras for dynamic 3D reconstruction of the surgeon, a high-end camera for 3D reconstruction of the anatomy, an infrared stereo camera for surgical instrument tracking, and a laser scanner for 3D reconstruction of the operating room and data fusion. We justify the proposed methodology, discuss the challenges faced and further extensions of our prototype. While our PoC partially relies on manual data curation, its high quality and great potential motivate the development of automated methods for the creation of SDTs.
- Abstract(参考訳): 手術デジタル化(英: surgery digitalization)とは、現実世界の手術の仮想レプリカを作成する過程であり、手術デジタルツイン(SDT)とも呼ばれる。
教育や訓練、手術計画、手術作業の自動化など、様々な分野で大きな応用がある。
さらに、SDTは機械学習手法の理想的な基盤であり、トレーニングデータの自動生成を可能にする。
本稿では,前生体脊髄手術に応用した手術用デジタル化のための概念実証(PoC)を提案する。
提案したデジタル化は,手術シーン全体の形状と外観の獲得とモデル化に焦点を当てている。
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。
提案手法を正当化し,プロトタイプの課題とさらなる拡張について議論する。
当社のPoCは部分的に手動のデータキュレーションに依存していますが、その高品質で大きなポテンシャルは、SDTを作成するための自動メソッドの開発を動機付けています。
関連論文リスト
- Realistic Data Generation for 6D Pose Estimation of Surgical Instruments [4.226502078427161]
手術器具の6次元ポーズ推定は,手術操作の自動実行を可能にするために重要である。
家庭や工業環境では、3Dコンピュータグラフィックスソフトウェアで生成された合成データが、アノテーションコストを最小限に抑える代替手段として示されている。
本稿では,大規模・多様なデータセットの自動生成を可能にする外科ロボティクスのシミュレーション環境の改善を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-11T14:59:29Z) - Endora: Video Generation Models as Endoscopy Simulators [53.72175969751398]
本稿では,臨床内視鏡シーンをシミュレートする医用ビデオを作成するための革新的な手法であるモデルを紹介する。
また、ビデオ生成モデルを用いた内視鏡シミュレーションのための最初の公開ベンチマークを開拓した。
Endoraは、臨床内視鏡研究のための生成AIの展開において、注目すべきブレークスルーとなる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-17T00:51:59Z) - SAMSNeRF: Segment Anything Model (SAM) Guides Dynamic Surgical Scene
Reconstruction by Neural Radiance Field (NeRF) [4.740415113160021]
本稿では,Segment Anything Model(SAM)とNeRF技術を組み合わせたSAMSNeRFという新しい手法を提案する。
内視鏡下外科的画像を用いた実験の結果,高忠実度ダイナミックな手術シーンの再構築に成功していることが示された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-22T20:31:00Z) - Neural LerPlane Representations for Fast 4D Reconstruction of Deformable
Tissues [52.886545681833596]
LerPlaneは単一視点環境下での手術シーンの高速かつ正確な再構築手法である。
LerPlaneは外科手術を4Dボリュームとして扱い、静的および動的フィールドの明示的な2D平面に分解する。
LerPlaneは静的フィールドを共有し、動的組織モデリングのワークロードを大幅に削減する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-31T14:38:35Z) - 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) - Collaborative Robotic Ultrasound Tissue Scanning for Surgical Resection
Guidance in Neurosurgery [1.372026330898297]
本研究の目的は、自律型iUS組織スキャンのためのロボットプラットフォームを導入することである。
提案プラットフォームの重要な応用は、腫瘍切除をガイドする脳組織のスキャンである。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-19T17:05:07Z) - Robotic Navigation Autonomy for Subretinal Injection via Intelligent
Real-Time Virtual iOCT Volume Slicing [88.99939660183881]
網膜下注射のための自律型ロボットナビゲーションの枠組みを提案する。
提案手法は,機器のポーズ推定方法,ロボットとi OCTシステム間のオンライン登録,およびインジェクションターゲットへのナビゲーションに適した軌道計画から構成される。
ブタ前眼の精度と再現性について実験を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-17T21:41:21Z) - Neural Rendering for Stereo 3D Reconstruction of Deformable Tissues in
Robotic Surgery [18.150476919815382]
内視鏡的ステレオビデオを用いたロボット手術における軟部組織の再構築は,多くの応用において重要である。
これまでの作業は主に、複雑な手術シーンを扱うのに苦労するSLAMベースのアプローチに依存していた。
近年の神経レンダリングの進歩に触発されて,変形性組織再構築のための新しい枠組みを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-30T13:06:27Z) - E-DSSR: Efficient Dynamic Surgical Scene Reconstruction with
Transformer-based Stereoscopic Depth Perception [15.927060244702686]
28 fpsの高ダイナミックな手術シーンに対して,効率的な再建パイプラインを提案する。
具体的には,効率的な深度推定のための変圧器を用いた立体視深度知覚を設計する。
提案したパイプラインを,公開Hamlyn Centre内視鏡ビデオデータセットと社内のDaVinciロボット手術データセットの2つのデータセットで評価した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-01T05:57:41Z) - Multimodal Semantic Scene Graphs for Holistic Modeling of Surgical
Procedures [70.69948035469467]
カメラビューから3Dグラフを生成するための最新のコンピュータビジョン手法を利用する。
次に,手術手順の象徴的,意味的表現を統一することを目的としたマルチモーダルセマンティックグラフシーン(MSSG)を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-09T14:35:44Z)
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。