論文の概要: SX-Stitch: An Efficient VMS-UNet Based Framework for Intraoperative Scoliosis X-Ray Image Stitching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05681v1
• Date: Mon, 9 Sep 2024 14:49:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-10 14:19:16.195024
• Title: SX-Stitch: An Efficient VMS-UNet Based Framework for Intraoperative Scoliosis X-Ray Image Stitching
• Title（参考訳）: SX-Stitch: 術中X線画像ストレッチのためのVMS-UNetベースの効率的なフレームワーク
• Authors: Yi Li, Heting Gao, Mingde He, Jinqian Liang, Jason Gu, Wei Liu,
• Abstract要約: 側頭症手術では、C-arm X-ray マシンの視野が制限され、手術者の脊髄構造の全体的分析が制限される。 本論文は,SX-Stitch と名づけられた側頭症手術における術中X線画像縫合法について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.33670620110502
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In scoliosis surgery, the limited field of view of the C-arm X-ray machine restricts the surgeons' holistic analysis of spinal structures .This paper presents an end-to-end efficient and robust intraoperative X-ray image stitching method for scoliosis surgery,named SX-Stitch. The method is divided into two stages:segmentation and stitching. In the segmentation stage, We propose a medical image segmentation model named Vision Mamba of Spine-UNet (VMS-UNet), which utilizes the state space Mamba to capture long-distance contextual information while maintaining linear computational complexity, and incorporates the SimAM attention mechanism, significantly improving the segmentation performance.In the stitching stage, we simplify the alignment process between images to the minimization of a registration energy function. The total energy function is then optimized to order unordered images, and a hybrid energy function is introduced to optimize the best seam, effectively eliminating parallax artifacts. On the clinical dataset, Sx-Stitch demonstrates superiority over SOTA schemes both qualitatively and quantitatively.
• Abstract（参考訳）: C-arm X-ray マシンの視野は限られており、脊柱構造の総合的解析が制限されている。 本論文は,SX-Stitch と名づけられた側頭症手術における術中X線画像縫合法について述べる。 切除と縫合の2段階に分けられる。 本研究では,Spine-UNet(VMS-UNet)のビジョン・マンバ(Vision Mamba)という医用画像分割モデルを提案する。このモデルでは,状態空間Mambaを用いて,線形複雑性を維持しながら長距離コンテキスト情報をキャプチャし,SimAMアテンション機構を組み込み,セグメンテーション性能を著しく向上する。 その後、全エネルギー関数を非順序画像の順序付けに最適化し、最適なシームを最適化するためにハイブリッドエネルギー関数を導入し、パララックスアーティファクトを効果的に除去する。 臨床データセットでは、Sx-StitchはSOTA方式よりも質的かつ定量的に優れていることを示した。

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