論文の概要: Acquiring Submillimeter-Accurate Multi-Task Vision Datasets for Computer-Assisted Orthopedic Surgery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15371v2
- Date: Tue, 28 Jan 2025 15:56:14 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-29 13:21:27.596349
- Title: Acquiring Submillimeter-Accurate Multi-Task Vision Datasets for Computer-Assisted Orthopedic Surgery
- Title（参考訳）: コンピュータ支援整形外科手術のためのサブミリ波高精度マルチタスクビジョンデータセットの取得
- Authors: Emma Most, Jonas Hein, Frédéric Giraud, Nicola A. Cavalcanti, Lukas Zingg, Baptiste Brument, Nino Louman, Fabio Carrillo, Philipp Fürnstahl, Lilian Calvet,
- Abstract要約: 整形外科手術における3次元再構成と特徴マッチングに適した現実的で正確な生体外データセットを生成する。
平均3次元ユークリッド誤差0.35mmは3次元基底真理に対して達成される。
これにより、将来的な外科的データセットの取得の扉が開かれ、高精度な応用が可能となる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9268994664916388
- License:
- Abstract: Advances in computer vision, particularly in optical image-based 3D reconstruction and feature matching, enable applications like marker-less surgical navigation and digitization of surgery. However, their development is hindered by a lack of suitable datasets with 3D ground truth. This work explores an approach to generating realistic and accurate ex vivo datasets tailored for 3D reconstruction and feature matching in open orthopedic surgery. A set of posed images and an accurately registered ground truth surface mesh of the scene are required to develop vision-based 3D reconstruction and matching methods suitable for surgery. We propose a framework consisting of three core steps and compare different methods for each step: 3D scanning, calibration of viewpoints for a set of high-resolution RGB images, and an optical-based method for scene registration. We evaluate each step of this framework on an ex vivo scoliosis surgery using a pig spine, conducted under real operating room conditions. A mean 3D Euclidean error of 0.35 mm is achieved with respect to the 3D ground truth. The proposed method results in submillimeter accurate 3D ground truths and surgical images with a spatial resolution of 0.1 mm. This opens the door to acquiring future surgical datasets for high-precision applications.
- Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンの進歩、特に光学画像に基づく3D再構成と特徴マッチングは、マーカーレス手術ナビゲーションや手術のデジタル化のような応用を可能にする。
しかし、それらの開発は、3D地上真実を持つ適切なデータセットの欠如によって妨げられている。
本研究は,オープン整形外科手術における3次元再構成と特徴マッチングに適した,現実的で正確な生体外データセットを生成するためのアプローチを探る。
画像の集合とシーンの正確に登録された地上の真理表面メッシュは、手術に適した視覚ベースの3D再構成およびマッチング方法を開発するために必要である。
本稿では,3つのステップからなるフレームワークを提案し,各ステップの比較を行う。3次元スキャン,高解像度RGB画像の視点の校正,シーン登録のための光学的手法である。
実際の手術室条件下で実施したブタ背側脊柱を用いた生体外脊柱管拡大手術の経過について検討した。
平均3次元ユークリッド誤差0.35mmは3次元基底真理に対して達成される。
提案手法は,空間解像度0.1mmのサブミリ精度の3次元地下真実と手術画像を生成する。
これにより、将来的な外科的データセットの取得の扉が開かれ、高精度な応用が可能となる。
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