論文の概要: Deep intra-operative illumination calibration of hyperspectral cameras

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07094v1
• Date: Wed, 11 Sep 2024 08:30:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-12 15:14:01.435463
• Title: Deep intra-operative illumination calibration of hyperspectral cameras
• Title（参考訳）: ハイパースペクトルカメラの深い術中照明校正
• Authors: Alexander Baumann, Leonardo Ayala, Alexander Studier-Fischer, Jan Sellner, Berkin Özdemir, Karl-Friedrich Kowalewski, Slobodan Ilic, Silvia Seidlitz, Lena Maier-Hein,
• Abstract要約: ハイパースペクトルイメージング (HSI) は, 様々な手術応用に期待できる新しい画像モダリティとして出現している。 手術室における照明条件の動的変化がHSIアプリケーションの性能に劇的な影響を及ぼすことを示す。 手術中におけるハイパースペクトル画像の自動再構成のための新しい学習ベースアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.08443963791343
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hyperspectral imaging (HSI) is emerging as a promising novel imaging modality with various potential surgical applications. Currently available cameras, however, suffer from poor integration into the clinical workflow because they require the lights to be switched off, or the camera to be manually recalibrated as soon as lighting conditions change. Given this critical bottleneck, the contribution of this paper is threefold: (1) We demonstrate that dynamically changing lighting conditions in the operating room dramatically affect the performance of HSI applications, namely physiological parameter estimation, and surgical scene segmentation. (2) We propose a novel learning-based approach to automatically recalibrating hyperspectral images during surgery and show that it is sufficiently accurate to replace the tedious process of white reference-based recalibration. (3) Based on a total of 742 HSI cubes from a phantom, porcine models, and rats we show that our recalibration method not only outperforms previously proposed methods, but also generalizes across species, lighting conditions, and image processing tasks. Due to its simple workflow integration as well as high accuracy, speed, and generalization capabilities, our method could evolve as a central component in clinical surgical HSI.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトルイメージング (HSI) は, 様々な手術応用に期待できる新しい画像モダリティとして出現している。 しかし、現在利用可能なカメラは、照明をオフにするか、照明条件が変わったら手動で再調整する必要があるため、臨床ワークフローへの統合が不十分である。 1)手術室の照明条件を動的に変化させることが,生理的パラメータ推定や手術シーンのセグメンテーションといったHSIアプリケーションの性能に劇的な影響を及ぼすことを示す。 2) 手術中におけるハイパースペクトル画像の自動補正のための新しい学習ベースアプローチを提案し, 白基準補正の面倒なプロセスを置き換えるのに十分正確であることを示す。 (3) ファントム, ブタモデル, およびラットの合計722個のHSI立方体に基づいて, 我々の再校正法は, 従来提案されていた方法に勝るだけでなく, 種, 照明条件, 画像処理タスクにも応用できることを示した。 簡便なワークフロー統合と高い精度,速度,一般化能力により,本法は外科的HSIの中心的構成要素として発展する可能性がある。

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