Fugu-MT 論文翻訳(概要): Mastoidectomy Multi-View Synthesis from a Single Microscopy Image

論文の概要: Mastoidectomy Multi-View Synthesis from a Single Microscopy Image

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.03190v1
Date: Sat, 31 Aug 2024 16:45:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-06 22:18:11.346962
Title: Mastoidectomy Multi-View Synthesis from a Single Microscopy Image
Title（参考訳）: 単一顕微鏡像からのマストイド摘出多視点合成
Authors: Yike Zhang, Jack Noble,
Abstract要約: 単一CI顕微鏡画像から合成多視点映像を生成することができる新しいパイプラインを提案する。本研究は, 術前CT検査を用いて, 乳頭切除後の表面を予測し, 本目的のために設計した方法である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.777201894011511
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Cochlear Implant (CI) procedures involve performing an invasive mastoidectomy to insert an electrode array into the cochlea. In this paper, we introduce a novel pipeline that is capable of generating synthetic multi-view videos from a single CI microscope image. In our approach, we use a patient's pre-operative CT scan to predict the post-mastoidectomy surface using a method designed for this purpose. We manually align the surface with a selected microscope frame to obtain an accurate initial pose of the reconstructed CT mesh relative to the microscope. We then perform UV projection to transfer the colors from the frame to surface textures. Novel views of the textured surface can be used to generate a large dataset of synthetic frames with ground truth poses. We evaluated the quality of synthetic views rendered using Pytorch3D and PyVista. We found both rendering engines lead to similarly high-quality synthetic novel-view frames compared to ground truth with a structural similarity index for both methods averaging about 0.86. A large dataset of novel views with known poses is critical for ongoing training of a method to automatically estimate microscope pose for 2D to 3D registration with the pre-operative CT to facilitate augmented reality surgery. This dataset will empower various downstream tasks, such as integrating Augmented Reality (AR) in the OR, tracking surgical tools, and supporting other video analysis studies.
Abstract（参考訳）: 人工内耳挿入術(CI)は、人工内耳に電極アレイを挿入する侵襲的なマストイド手術を行う。本稿では,CI顕微鏡画像から合成多視点映像を生成する新しいパイプラインを提案する。本研究は, 術前CTを用いて, 乳房切除後表面のCT像を予測し, 本目的のために設計した方法である。我々は,表面を選択された顕微鏡フレームに手動で整列させて,再構成したCTメッシュの正確な初期ポーズを顕微鏡と比較した。次に、UV投影を行い、フレームから表面テクスチャに色を転送する。テクスチャ化された表面の新たなビューは、地上の真実のポーズを持つ合成フレームの大きなデータセットを生成するために使用することができる。 Pytorch3DとPyVistaを用いた合成画像の画質評価を行った。両者のレンダリングエンジンは, ほぼ0.86の平均的な構造的類似度指数を持つ地上の真実と比較して, 同等に高品質な合成ノベルビューフレームに導かれることがわかった。顕微鏡による2次元から3次元の撮影をCTで自動推定し、拡張現実(AR)の手術を容易にする手法の訓練を継続する上で、既知のポーズを持つ新規なビューの大規模なデータセットが重要である。このデータセットは、ORにAR(Augmented Reality)を統合する、手術ツールの追跡、他のビデオ分析研究のサポートなど、さまざまな下流タスクを強化する。

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