論文の概要: SurgRIPE challenge: Benchmark of Surgical Robot Instrument Pose Estimation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.02990v1
- Date: Mon, 06 Jan 2025 13:02:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-07 17:06:09.753691
- Title: SurgRIPE challenge: Benchmark of Surgical Robot Instrument Pose Estimation
- Title（参考訳）: SurgRIPEの課題: 手術ロボットの計測値推定のベンチマーク
- Authors: Haozheng Xu, Alistair Weld, Chi Xu, Alfie Roddan, Joao Cartucho, Mert Asim Karaoglu, Alexander Ladikos, Yangke Li, Yiping Li, Daiyun Shen, Shoujie Yang, Geonhee Lee, Seyeon Park, Jongho Shin, Young-Gon Kim, Lucy Fothergill, Dominic Jones, Pietro Valdastri, Duygu Sarikaya, Stamatia Giannarou,
- Abstract要約: 手術器具のポーズ推定のための視覚的手法は、ツールトラッキングに実践的なアプローチを提供するが、多くの場合、器具にマーカを取り付ける必要がある。
近年,ディープラーニングに基づくマーカーレス手法の開発に焦点が当てられている。
2023年の第26回医用画像コンピューティング・コンピュータ支援介入国際会議(MICCAI)で開催されているSurgRIPE(SurgRIPE)の課題について紹介する。
SurgRIPEチャレンジは、この分野の新しいベンチマークを確立することに成功し、外科用ロボット機器のポーズ推定におけるさらなる研究と開発を奨励している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.9422323323913
- License:
- Abstract: Accurate instrument pose estimation is a crucial step towards the future of robotic surgery, enabling applications such as autonomous surgical task execution. Vision-based methods for surgical instrument pose estimation provide a practical approach to tool tracking, but they often require markers to be attached to the instruments. Recently, more research has focused on the development of marker-less methods based on deep learning. However, acquiring realistic surgical data, with ground truth instrument poses, required for deep learning training, is challenging. To address the issues in surgical instrument pose estimation, we introduce the Surgical Robot Instrument Pose Estimation (SurgRIPE) challenge, hosted at the 26th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI) in 2023. The objectives of this challenge are: (1) to provide the surgical vision community with realistic surgical video data paired with ground truth instrument poses, and (2) to establish a benchmark for evaluating markerless pose estimation methods. The challenge led to the development of several novel algorithms that showcased improved accuracy and robustness over existing methods. The performance evaluation study on the SurgRIPE dataset highlights the potential of these advanced algorithms to be integrated into robotic surgery systems, paving the way for more precise and autonomous surgical procedures. The SurgRIPE challenge has successfully established a new benchmark for the field, encouraging further research and development in surgical robot instrument pose estimation.
- Abstract（参考訳）: 正確な機器のポーズ推定は、ロボット手術の将来に向けて重要なステップであり、自律的な手術タスクの実行のような応用を可能にする。
手術器具のポーズ推定のための視覚的手法は、ツールトラッキングに実践的なアプローチを提供するが、多くの場合、器具にマーカを取り付ける必要がある。
近年,ディープラーニングに基づくマーカーレス手法の開発に焦点が当てられている。
しかし、深層学習訓練に必要な地上の真理楽器のポーズによるリアルな外科的データを取得することは困難である。
2023年の第26回医用画像コンピューティング・コンピュータ支援介入国際会議(MICCAI)において,手術用機器のポーズ推定における課題に対処するため,手術用ロボット機器の姿勢推定(SurgRIPE)課題を紹介した。
本課題は,(1)地上の真理機器のポーズと組み合わせたリアルな外科的映像データを手術ビジョンコミュニティに提供すること,(2)マーカーレスポーズ推定手法を評価するためのベンチマークを確立することである。
この課題は、既存の手法よりも精度と堅牢性を向上したいくつかの新しいアルゴリズムの開発につながった。
SurgRIPEデータセットのパフォーマンス評価研究は、これらの高度なアルゴリズムがロボット手術システムに統合される可能性を強調し、より正確で自律的な外科手術への道を開いた。
SurgRIPEチャレンジは、この分野の新しいベンチマークを確立することに成功し、外科用ロボット機器のポーズ推定におけるさらなる研究と開発を奨励している。
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