論文の概要: Image-to-Force Estimation for Soft Tissue Interaction in Robotic-Assisted Surgery Using Structured Light

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08593v1
• Date: Wed, 15 Jan 2025 05:36:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-16 15:51:48.948999
• Title: Image-to-Force Estimation for Soft Tissue Interaction in Robotic-Assisted Surgery Using Structured Light
• Title（参考訳）: 構造光を用いたロボット支援手術における軟部組織相互作用のイメージ・ツー・フォース推定
• Authors: Jiayin Wang, Mingfeng Yao, Yanran Wei, Xiaoyu Guo, Ayong Zheng, Weidong Zhao,
• Abstract要約: 本文では, 軟組織にパターンをデザインしたOne-Shot構造光射影を用いた効果的な視覚ベーススキームを提案する。 内視鏡ステレオカメラから撮像した画像を分析し、軟組織変形のために高解像度の3D点雲を再構成する。 軟組織の複雑な力学特性を表現するため, 改良されたPointNetを用いた力推定法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.199824399433837
• License:
• Abstract: For Minimally Invasive Surgical (MIS) robots, accurate haptic interaction force feedback is essential for ensuring the safety of interacting with soft tissue. However, most existing MIS robotic systems cannot facilitate direct measurement of the interaction force with hardware sensors due to space limitations. This letter introduces an effective vision-based scheme that utilizes a One-Shot structured light projection with a designed pattern on soft tissue coupled with haptic information processing through a trained image-to-force neural network. The images captured from the endoscopic stereo camera are analyzed to reconstruct high-resolution 3D point clouds for soft tissue deformation. Based on this, a modified PointNet-based force estimation method is proposed, which excels in representing the complex mechanical properties of soft tissue. Numerical force interaction experiments are conducted on three silicon materials with different stiffness. The results validate the effectiveness of the proposed scheme.
• Abstract（参考訳）: ミニマル侵襲手術ロボット(MIS)では、軟組織との相互作用の安全性を確保するために、正確な触覚相互作用力フィードバックが不可欠である。 しかし、既存のMISロボットシステムの多くは、空間制限のため、ハードウェアセンサーとの相互作用力を直接測定することができない。 本論文では, 軟部組織にデザインされたパターンと, トレーニングされたイメージ・トゥ・フォース・ニューラルネットによる触覚情報処理を併用したOne-Shot構造光投射を用いた効果的な視覚ベーススキームを提案する。 内視鏡ステレオカメラから撮像した画像を分析し、軟組織変形のために高解像度の3D点雲を再構成する。 これに基づいて, 軟組織の複雑な力学特性を表現するため, 改良されたPointNetを用いた力推定法を提案する。 硬さの異なる3つのシリコン材料に対して, 数値力相互作用実験を行った。 その結果,提案手法の有効性が検証された。

関連論文リスト

• FLex: Joint Pose and Dynamic Radiance Fields Optimization for Stereo Endoscopic Videos [79.50191812646125]
  内視鏡的シーンの再構築は、外科手術後の分析から教育訓練まで、様々な医療応用にとって重要な要素である。 変形組織の非常にダイナミックな環境下での移動内視鏡の挑戦的なセットアップに着目する。 複数重重なり合う4次元ニューラルラジアンスフィールド(NeRF)への暗黙的なシーン分離と、再構成とカメラのスクラッチからのポーズを協調的に最適化するプログレッシブ最適化手法を提案する。 これにより、使いやすさが向上し、5000フレーム以上の手術ビデオの処理に間に合うように復元能力を拡張できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T19:13:02Z)
• Proprioceptive Learning with Soft Polyhedral Networks [16.188789266592032]
  プロプリオセプション(英: Proprioception)は、運動ニューロンによる手足の姿勢を検出する「第6の感覚」である。 本稿では,物理インタラクションのための組込みビジョンを備えたソフト多面体ネットワークを提案する。 この設計は、超高速モーショントラッキングシステムによって視覚的に捉えられる全方向インタラクションへの受動的適応を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-16T17:53:40Z)
• Learning How To Robustly Estimate Camera Pose in Endoscopic Videos [5.073761189475753]
  カメラポーズ推定における2つの幾何学的損失を最小限に抑えるために,奥行きと光学的流れを推定するステレオ内視鏡の解を提案する。 最も重要なことは、入力画像の内容に応じてコントリビューションのバランスをとるために、2つの学習された画素単位の重みマッピングを導入することである。 パブリックなSCAREDデータセットに対する我々のアプローチを検証するとともに、新たなインビボデータセットであるStereoMISを導入しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-17T07:05:01Z)
• 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)
• OADAT: Experimental and Synthetic Clinical Optoacoustic Data for Standardized Image Processing [62.993663757843464]
  オプトアコースティック(OA)イメージングは、ナノ秒レーザーパルスによる生体組織の励起と、光吸収による熱弾性膨張によって発生する超音波の検出に基づいている。 OAイメージングは、深部組織における豊富な光学コントラストと高分解能の強力な組み合わせを特徴としている。 臨床環境でのOAの幅広い応用を促進するために、異なるタイプの実験的なセットアップと関連する処理手法で生成される標準化データセットは存在しない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-17T08:11:26Z)
• Learning to Synthesize Volumetric Meshes from Vision-based Tactile Imprints [26.118805500471066]
  視覚ベースの触覚センサーは、通常、変形可能なエラストマーと上に取り付けられたカメラを使用して、コンタクトの高解像度な画像観察を行う。 本稿では,視覚に基づく触覚センサから得られた画像インプリントに基づいてエラストマーのメッシュを合成する学習に焦点を当てた。 グラフニューラルネットワーク(GNN)を導入し、教師付き学習で画像とメシュのマッピングを学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-29T00:24:10Z)
• A soft thumb-sized vision-based sensor with accurate all-round force perception [19.905154050561013]
  視覚ベースの触覚センサーは、安価な高解像度カメラとコンピュータビジョン技術の成功により、ロボットタッチへの有望なアプローチとして登場した。 我々はInsightという名前の、頑丈でソフトで低コストで、視覚ベースで親指サイズの3D触覚センサーを提示する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-10T20:46:23Z)
• Elastic Tactile Simulation Towards Tactile-Visual Perception [58.44106915440858]
  触覚シミュレーションのための粒子の弾性相互作用(EIP)を提案する。 EIPは、触覚センサを協調粒子群としてモデル化し、接触時の粒子の変形を制御するために弾性特性を適用した。 さらに,触覚データと視覚画像間の情報融合を可能にする触覚知覚ネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-11T03:49:59Z)
• A parameter refinement method for Ptychography based on Deep Learning concepts [55.41644538483948]
  伝播距離、位置誤差、部分的コヒーレンスにおける粗いパラメトリゼーションは、しばしば実験の生存性を脅かす。 最新のDeep Learningフレームワークは、セットアップの不整合を自律的に補正するために使用され、ポチコグラフィーの再構築の質が向上する。 我々は,elettra シンクロトロン施設のツインミックビームラインで取得した合成データセットと実データの両方でシステムをテストした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-18T10:15:17Z)
• Limited-angle tomographic reconstruction of dense layered objects by dynamical machine learning [68.9515120904028]
  強い散乱準透明物体の有限角トモグラフィーは困難で、非常に不適切な問題である。 このような問題の状況を改善することにより、アーティファクトの削減には、事前の定期化が必要である。 我々は,新しい分割畳み込みゲート再帰ユニット(SC-GRU)をビルディングブロックとして,リカレントニューラルネットワーク(RNN)アーキテクチャを考案した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-21T11:48:22Z)
• Autonomous Tissue Scanning under Free-Form Motion for Intraoperative Tissue Characterisation [3.5579740292581006]
  微小侵襲手術 (MIS) では, イメージングプローブを用いた組織スキャンが表面の可視化に必要である。 自由形態の組織変形に対処できる自律型組織スキャンのためのビジュアルサーボフレームワークを提案する。 超音波組織スキャンのためのda Vinci Research Kit (dVRK) を用いて, この枠組みをダヴィンチ手術ロボットに展開した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-11T12:50:13Z)

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。