Fugu-MT 論文翻訳(概要): Monocular pose estimation of articulated surgical instruments in open surgery

論文の概要: Monocular pose estimation of articulated surgical instruments in open surgery

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.12138v1
Date: Tue, 16 Jul 2024 19:47:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-18 19:18:21.809726
Title: Monocular pose estimation of articulated surgical instruments in open surgery
Title（参考訳）: 開腹手術における整形外科器具の単眼的ポーズ推定
Authors: Robert Spektor, Tom Friedman, Itay Or, Gil Bolotin, Shlomi Laufer,
Abstract要約: 本研究は,開腹手術における手術器具の単眼6Dポーズ推定への新たなアプローチとして,物体調音,対称性,注釈付き実世界のデータの欠如といった課題に対処する。提案手法は,(1)手術器具の3次元モデリングと調音リギングを用いた合成データ生成,(2)ポーズ推定とハイブリッドな幾何学的融合戦略を組み合わせたポーズ推定フレームワーク,(3)自動生成擬似ラベルを用いた実ビデオデータへのドメイン適応を用いた,合成データと実際の注釈データの両方を利用したトレーニング戦略,の3つの構成要素から構成される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.873811641236639
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This work presents a novel approach to monocular 6D pose estimation of surgical instruments in open surgery, addressing challenges such as object articulations, symmetries, occlusions, and lack of annotated real-world data. The method leverages synthetic data generation and domain adaptation techniques to overcome these obstacles. The proposed approach consists of three main components: (1) synthetic data generation using 3D modeling of surgical tools with articulation rigging and physically-based rendering; (2) a tailored pose estimation framework combining object detection with pose estimation and a hybrid geometric fusion strategy; and (3) a training strategy that utilizes both synthetic and real unannotated data, employing domain adaptation on real video data using automatically generated pseudo-labels. Evaluations conducted on videos of open surgery demonstrate the good performance and real-world applicability of the proposed method, highlighting its potential for integration into medical augmented reality and robotic systems. The approach eliminates the need for extensive manual annotation of real surgical data.
Abstract（参考訳）: 本研究は, 開腹手術における手術器具の単眼6Dポーズ推定に対する新しいアプローチとして, 物体調音, 対称性, 閉塞, 注釈付き実世界のデータの欠如といった課題に対処する。この手法は、これらの障害を克服するために合成データ生成とドメイン適応技術を利用する。提案手法は,(1)調音リギングと物理的レンダリングを用いた外科的ツールの3次元モデリングを用いた合成データ生成,(2)ポーズ推定とハイブリッドな幾何学的融合戦略を組み合わせた適切なポーズ推定フレームワーク,(3)合成データと実際の注釈データの両方を利用したトレーニング戦略,および(3)自動生成擬似ラベルを用いた実ビデオデータへのドメイン適応を用いたトレーニング戦略からなる。オープン手術の映像で行った評価は,提案手法の優れた性能と実世界の応用性を示し,医療用拡張現実およびロボットシステムへの統合の可能性を強調した。このアプローチは、実際の外科的データの広範な手動アノテーションを不要にする。

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