論文の概要: SurgeoNet: Realtime 3D Pose Estimation of Articulated Surgical Instruments from Stereo Images using a Synthetically-trained Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.01293v1
• Date: Wed, 2 Oct 2024 07:40:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 21:59:16.079175
• Title: SurgeoNet: Realtime 3D Pose Estimation of Articulated Surgical Instruments from Stereo Images using a Synthetically-trained Network
• Title（参考訳）: SurgeoNet: 合成学習ネットワークを用いたステレオ画像からの人工手術機器のリアルタイム3次元計測
• Authors: Ahmed Tawfik Aboukhadra, Nadia Robertini, Jameel Malik, Ahmed Elhayek, Gerd Reis, Didier Stricker,
• Abstract要約: ステレオVRビューから手術器具を正確に検出・追跡するためのリアルタイムニューラルネットワークパイプラインであるSurgeoNetを提案する。 StoroNetは、YOLOやTransformersのような最先端のニューラルネットワークアーキテクチャ設計にインスパイアされている。 本稿では,SurgeoNetの現実シナリオにおける一般化能力を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.865842169108682
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Surgery monitoring in Mixed Reality (MR) environments has recently received substantial focus due to its importance in image-based decisions, skill assessment, and robot-assisted surgery. Tracking hands and articulated surgical instruments is crucial for the success of these applications. Due to the lack of annotated datasets and the complexity of the task, only a few works have addressed this problem. In this work, we present SurgeoNet, a real-time neural network pipeline to accurately detect and track surgical instruments from a stereo VR view. Our multi-stage approach is inspired by state-of-the-art neural-network architectural design, like YOLO and Transformers. We demonstrate the generalization capabilities of SurgeoNet in challenging real-world scenarios, achieved solely through training on synthetic data. The approach can be easily extended to any new set of articulated surgical instruments. SurgeoNet's code and data are publicly available.
• Abstract（参考訳）: MR(Mixed Reality)環境における手術モニタリングは,画像に基づく意思決定,スキルアセスメント,ロボット支援手術の重要性から,近年大きく注目されている。 手の追跡と手術器具の調音はこれらの応用の成功に不可欠である。 注釈付きデータセットの欠如とタスクの複雑さのため、この問題に対処した研究はごくわずかである。 本研究では、ステレオVRビューから手術器具を正確に検出し、追跡するリアルタイムニューラルネットワークパイプラインであるSurgeoNetを提案する。 私たちのマルチステージアプローチは、YOLOやTransformersといった最先端のニューラルネットワークアーキテクチャ設計にインスパイアされています。 本稿では,SurgeoNetの現実シナリオにおける一般化能力を実証する。 このアプローチは、新しい手術器具のセットに容易に拡張できる。 SurgeoNetのコードとデータは公開されている。

関連論文リスト

• A Review of 3D Reconstruction Techniques for Deformable Tissues in Robotic Surgery [8.909938295090827]
  NeRFベースの技術は、暗黙的にシーンを再構築する能力に注目が集まっている。 一方、3D-GSは3Dガウシアンを明示的に使用し、NeRFの複雑なボリュームレンダリングの代替として2D平面に投影するシーンを表現している。 この研究は、最先端のSOTA(State-of-the-art)アプローチを探求し、レビューし、彼らのイノベーションと実装原則について議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-08T12:51:23Z)
• Realistic Surgical Image Dataset Generation Based On 3D Gaussian Splatting [3.5351922399745166]
  本研究は, 合成外科用データセットを生成するために3次元ガウススプラッティングを用いた新しい手法を提案する。 手術現場でツールやカメラのポーズとともに画像を取得することのできるデータ記録システムを開発した。 このポーズデータを用いて、シーンを合成的に再現し、合成画像の品質を直接比較できるようにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-20T11:20:07Z)
• SurgicalGaussian: Deformable 3D Gaussians for High-Fidelity Surgical Scene Reconstruction [17.126895638077574]
  内視鏡的ビデオにおける変形性組織の動的再構成は、ロボット支援手術の鍵となる技術である。 NeRFは、シーン内のオブジェクトの複雑な詳細をキャプチャするのに苦労します。 我々のネットワークは、レンダリング品質、レンダリング速度、GPU使用率など、多くの面で既存の手法よりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-06T09:31:30Z)
• Realistic Data Generation for 6D Pose Estimation of Surgical Instruments [4.226502078427161]
  手術器具の6次元ポーズ推定は,手術操作の自動実行を可能にするために重要である。 家庭や工業環境では、3Dコンピュータグラフィックスソフトウェアで生成された合成データが、アノテーションコストを最小限に抑える代替手段として示されている。 本稿では,大規模・多様なデータセットの自動生成を可能にする外科ロボティクスのシミュレーション環境の改善を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-11T14:59:29Z)
• SAR-RARP50: Segmentation of surgical instrumentation and Action Recognition on Robot-Assisted Radical Prostatectomy Challenge [72.97934765570069]
  外科的動作認識と意味計測のセグメンテーションのための,最初のマルチモーダルなインビボデータセットを公開し,ロボット補助根治術(RARP)の50の縫合ビデオセグメントを収録した。 この課題の目的は、提供されたデータセットのスケールを活用し、外科領域における堅牢で高精度なシングルタスクアクション認識とツールセグメンテーションアプローチを開発することである。 合計12チームがこのチャレンジに参加し、7つのアクション認識方法、9つの計器のセグメンテーション手法、そしてアクション認識と計器のセグメンテーションを統合した4つのマルチタスクアプローチをコントリビュートした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-31T13:32:18Z)
• AiAReSeg: Catheter Detection and Segmentation in Interventional Ultrasound using Transformers [75.20925220246689]
  血管内手術は、電離放射線を用いてカテーテルと血管を可視化するFluoroscopyの黄金標準を用いて行われる。 本研究では、最先端機械学習トランスフォーマアーキテクチャを応用して、軸干渉超音波画像シーケンス中のカテーテルを検出し、セグメント化する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-25T19:34:12Z)
• Surgical tool classification and localization: results and methods from the MICCAI 2022 SurgToolLoc challenge [69.91670788430162]
  SurgLoc 2022 チャレンジの結果を示す。 目標は、ツール検出のためにトレーニングされた機械学習モデルにおいて、ツールの存在データを弱いラベルとして活用することだった。 これらの結果を機械学習と手術データ科学の幅広い文脈で論じることで結論付ける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-11T21:44:39Z)
• Robotic Navigation Autonomy for Subretinal Injection via Intelligent Real-Time Virtual iOCT Volume Slicing [88.99939660183881]
  網膜下注射のための自律型ロボットナビゲーションの枠組みを提案する。 提案手法は,機器のポーズ推定方法,ロボットとi OCTシステム間のオンライン登録,およびインジェクションターゲットへのナビゲーションに適した軌道計画から構成される。 ブタ前眼の精度と再現性について実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-17T21:41:21Z)
• Multimodal Semantic Scene Graphs for Holistic Modeling of Surgical Procedures [70.69948035469467]
  カメラビューから3Dグラフを生成するための最新のコンピュータビジョン手法を利用する。 次に,手術手順の象徴的,意味的表現を統一することを目的としたマルチモーダルセマンティックグラフシーン(MSSG)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-09T14:35:44Z)
• Searching for Efficient Architecture for Instrument Segmentation in Robotic Surgery [58.63306322525082]
  ほとんどのアプリケーションは、高解像度の外科画像の正確なリアルタイムセグメンテーションに依存している。 我々は,高解像度画像のリアルタイム推論を行うために調整された,軽量で高効率なディープ残差アーキテクチャを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-08T21:38:29Z)
• SuPer Deep: A Surgical Perception Framework for Robotic Tissue Manipulation using Deep Learning for Feature Extraction [25.865648975312407]
  深層学習を外科的知覚に活用する。 我々は,効率的な特徴抽出が可能なディープニューラルネットワークを組織再構成と機器のポーズ推定プロセスに統合した。 本フレームワークは, 深層学習を特徴抽出に用いることにより, 手術環境における最先端の追跡性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-07T00:08:30Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。