論文の概要: A Fourier-enhanced multi-modal 3D small object optical mark recognition and positioning method for percutaneous abdominal puncture surgical navigation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.08990v1
- Date: Sat, 13 Apr 2024 12:28:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-16 17:43:54.782544
- Title: A Fourier-enhanced multi-modal 3D small object optical mark recognition and positioning method for percutaneous abdominal puncture surgical navigation
- Title（参考訳）: Fourier-enhanced multi-modal 3D small object optical mark recognition and positioning method for percutaneous abdominal puncture surgery
- Authors: Zezhao Guo, Yanzhong Guo, Zhanfang Zhao,
- Abstract要約: 針挿入点として小さな単環の中心を識別するミューティモーダル3D小物体マーカー検出法を提案する。
実験により,本手法は高精度かつ高安定性な位置決めを実現することを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.27309692684728604
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Navigation for thoracoabdominal puncture surgery is used to locate the needle entry point on the patient's body surface. The traditional reflective ball navigation method is difficult to position the needle entry point on the soft, irregular, smooth chest and abdomen. Due to the lack of clear characteristic points on the body surface using structured light technology, it is difficult to identify and locate arbitrary needle insertion points. Based on the high stability and high accuracy requirements of surgical navigation, this paper proposed a novel method, a muti-modal 3D small object medical marker detection method, which identifies the center of a small single ring as the needle insertion point. Moreover, this novel method leverages Fourier transform enhancement technology to augment the dataset, enrich image details, and enhance the network's capability. The method extracts the Region of Interest (ROI) of the feature image from both enhanced and original images, followed by generating a mask map. Subsequently, the point cloud of the ROI from the depth map is obtained through the registration of ROI point cloud contour fitting. In addition, this method employs Tukey loss for optimal precision. The experimental results show this novel method proposed in this paper not only achieves high-precision and high-stability positioning, but also enables the positioning of any needle insertion point.
- Abstract（参考訳）: 胸腹部穿刺手術のナビゲーションは、患者の体表面の針の入口を見つけるために用いられる。
従来の反射ボールナビゲーション法では、針のエントリーポイントを柔らかく不規則で滑らかな胸と腹部に配置することは困難である。
構造光技術による体表面の明らかな特徴点の欠如により,任意の針挿入点の特定と位置の特定が困難である。
手術ナビゲーションの安定性と高精度な要求に基づいて, 針挿入点として小さな単環の中心を識別する, ミューティモーダル3D小物体マーカー検出法を提案する。
さらに、この新しい手法では、フーリエ変換拡張技術を利用してデータセットを拡張し、画像の詳細を強化し、ネットワークの能力を高める。
この方法は、拡張画像とオリジナル画像の両方から特徴画像の関心領域(ROI)を抽出し、次いでマスクマップを生成する。
その後、ROI点雲輪郭嵌合の登録により、深さマップからのROIの点雲を得る。
さらに、この手法は最適精度のためにテューキー損失を用いる。
実験により, 本手法は高精度かつ高安定性な位置決めを実現するだけでなく, 針挿入点の位置決めを可能にした。
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