論文の概要: Robotic Arm Platform for Multi-View Image Acquisition and 3D Reconstruction in Minimally Invasive Surgery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11703v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 15:42:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:01:06.273921
• Title: Robotic Arm Platform for Multi-View Image Acquisition and 3D Reconstruction in Minimally Invasive Surgery
• Title（参考訳）: 微小侵襲手術における多視点画像取得と3次元再構成のためのロボットアームプラットフォーム
• Authors: Alexander Saikia, Chiara Di Vece, Sierra Bonilla, Chloe He, Morenike Magbagbeola, Laurent Mennillo, Tobias Czempiel, Sophia Bano, Danail Stoyanov,
• Abstract要約: 本研究は,低侵襲手術環境下でのマルチビュー画像の効率的な取得と高精度な3次元再構成を実現するロボットアームプラットフォームを提案する。 我々は,腹腔鏡をロボットアームに装着し,様々な照明条件で複数の卵巣器官の生検画像を撮影した。 我々は最近リリースされた学習ベースの特徴マッチングとCOLMAPを併用して再構築を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.55055153469741
• License:
• Abstract: Minimally invasive surgery (MIS) offers significant benefits such as reduced recovery time and minimised patient trauma, but poses challenges in visibility and access, making accurate 3D reconstruction a significant tool in surgical planning and navigation. This work introduces a robotic arm platform for efficient multi-view image acquisition and precise 3D reconstruction in MIS settings. We adapted a laparoscope to a robotic arm and captured ex-vivo images of several ovine organs across varying lighting conditions (operating room and laparoscopic) and trajectories (spherical and laparoscopic). We employed recently released learning-based feature matchers combined with COLMAP to produce our reconstructions. The reconstructions were evaluated against high-precision laser scans for quantitative evaluation. Our results show that whilst reconstructions suffer most under realistic MIS lighting and trajectory, many versions of our pipeline achieve close to sub-millimetre accuracy with an average of 1.05 mm Root Mean Squared Error and 0.82 mm Chamfer distance. Our best reconstruction results occur with operating room lighting and spherical trajectories. Our robotic platform provides a tool for controlled, repeatable multi-view data acquisition for 3D generation in MIS environments which we hope leads to new datasets for training learning-based models.
• Abstract（参考訳）: 最小侵襲手術(MIS)は、回復時間短縮や患者外傷の最小化などの重要な利点を提供するが、視認性やアクセスの困難を生じ、正確な3D再構成を手術計画やナビゲーションにおいて重要なツールにする。 本研究は,MIS設定における多視点画像の効率的な取得と高精度な3次元再構成のためのロボットアームプラットフォームを提案する。 腹腔鏡をロボットアームに装着し,様々な照明条件(手術室,腹腔鏡)と視線(球状,腹腔鏡)で複数の卵巣器官の生検画像を得た。 我々は最近リリースされた学習ベースの特徴マッチングとCOLMAPを併用して再構築を行った。 高精度レーザースキャンによる再現性の評価を行い, 定量的評価を行った。 実際のMIS照明や軌道下では再建が困難であるのに対して,パイプラインの多くのバージョンは平均1.05mmのルート平均角誤差と0.82mmのシャンファー距離で,ミリメートル以下の精度で達成されている。 手術室の照明と球形軌道による再建が最善である。 私たちのロボットプラットフォームは、MIS環境での3D生成のために、制御可能で反復可能なマルチビューデータ取得ツールを提供しています。

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