論文の概要: SurgeMOD: Translating image-space tissue motions into vision-based surgical forces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.17707v1
• Date: Tue, 25 Jun 2024 16:46:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 13:41:09.707595
• Title: SurgeMOD: Translating image-space tissue motions into vision-based surgical forces
• Title（参考訳）: SurgeMOD:画像空間の組織の動きを視覚ベースの手術力に変換する
• Authors: Mikel De Iturrate Reyzabal, Dionysios Malas, Shuai Wang, Sebastien Ourselin, Hongbin Liu,
• Abstract要約: 最小侵襲ロボット手術における視覚に基づく力推定の新しい手法を提案する。 呼吸や心臓循環といった自然なプロセスによって生じる内部運動を用いて、周波数領域の運動の空間的基盤を推測する。 本研究では,シリコーンファントムおよび前バイブオ実験において,点接触力を確実に推定できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.4474263352749075
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a new approach for vision-based force estimation in Minimally Invasive Robotic Surgery based on frequency domain basis of motion of organs derived directly from video. Using internal movements generated by natural processes like breathing or the cardiac cycle, we infer the image-space basis of the motion on the frequency domain. As we are working with this representation, we discretize the problem to a limited amount of low-frequencies to build an image-space mechanical model of the environment. We use this pre-built model to define our force estimation problem as a dynamic constraint problem. We demonstrate that this method can estimate point contact forces reliably for silicone phantom and ex-vivo experiments, matching real readings from a force sensor. In addition, we perform qualitative experiments in which we synthesize coherent force textures from surgical videos over a certain region of interest selected by the user. Our method demonstrates good results for both quantitative and qualitative analysis, providing a good starting point for a purely vision-based method for surgical force estimation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,映像から直接導出される臓器の動作の周波数領域に基づく最小侵襲ロボット手術における視覚に基づく力推定手法を提案する。 呼吸や心臓循環といった自然なプロセスによって生じる内部運動を用いて、周波数領域における運動の空間的基盤を推測する。 この表現に取り組んでおり、環境の空間的力学モデルを構築するために、この問題を限られた低頻度に識別する。 我々は、この事前構築されたモデルを用いて、力推定問題を動的制約問題として定義する。 本研究では,シリコーンファントムおよび前バイブオ実験において,実測値と実測値とを一致させることにより,点接触力を確実に推定できることを実証した。 さらに,ユーザが選択した特定の領域の外科的ビデオからコヒーレントな力のテクスチャを合成する定性的実験を行った。 本手法は, 定量的および定性的解析の両面で良好な結果を示し, 外科的力推定のための純粋視覚に基づく手法の出発点となる。

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