論文の概要: Online camera-pose-free stereo endoscopic tissue deformation recovery with tissue-invariant vision-biomechanics consistency
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.19388v1
- Date: Tue, 24 Jun 2025 07:32:57 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-25 19:48:23.539311
- Title: Online camera-pose-free stereo endoscopic tissue deformation recovery with tissue-invariant vision-biomechanics consistency
- Title（参考訳）: 組織不変視-生体力学的整合性を用いたオンラインカメラレス立体内視鏡的組織変形回復
- Authors: Jiahe Chen, Naoki Tomii, Ichiro Sakuma, Etsuko Kobayashi,
- Abstract要約: カノニカルマップの概念は、オンラインアプローチで組織形状と変形を最適化するために導入された。
深さと光学的流れの入力により、組織が部分的に閉塞されたり、視野外を移動したとしても、組織形状と変形を安定してモデル化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Tissue deformation recovery based on stereo endoscopic images is crucial for tool-tissue interaction analysis and benefits surgical navigation and autonomous soft tissue manipulation. Previous research suffers from the problems raised from camera motion, occlusion, large tissue deformation, lack of tissue-specific biomechanical priors, and reliance on offline processing. Unlike previous studies where the tissue geometry and deformation are represented by 3D points and displacements, the proposed method models tissue geometry as the 3D point and derivative map and tissue deformation as the 3D displacement and local deformation map. For a single surface point, 6 parameters are used to describe its rigid motion and 3 parameters for its local deformation. The method is formulated under the camera-centric setting, where all motions are regarded as the scene motion with respect to the camera. Inter-frame alignment is realized by optimizing the inter-frame deformation, making it unnecessary to estimate camera pose. The concept of the canonical map is introduced to optimize tissue geometry and deformation in an online approach. Quantitative and qualitative experiments were conducted using in vivo and ex vivo laparoscopic datasets. With the inputs of depth and optical flow, the method stably models tissue geometry and deformation even when the tissue is partially occluded or moving outside the field of view. Results show that the 3D reconstruction accuracy in the non-occluded and occluded areas reaches 0.37$\pm$0.27 mm and 0.39$\pm$0.21 mm in terms of surface distance, respectively. The method can also estimate surface strain distribution during various manipulations as an extra modality for mechanical-based analysis.
- Abstract（参考訳）: 立体内視鏡画像に基づく組織変形回復は, 工具間相互作用解析に不可欠であり, 手術ナビゲーションと自律型軟部組織操作に有用である。
これまでの研究は、カメラの動き、閉塞、大きな組織変形、組織特異的な生体力学的先行性の欠如、オフライン処理への依存といった問題に悩まされていた。
組織形状と変形を3次元点と変位で表す従来の研究とは異なり、提案手法は組織形状を3次元点と微分写像、組織変形を3次元変位と局所変形マップとしてモデル化する。
単一曲面に対して、その剛性運動を記述するために6つのパラメータと局所変形のための3つのパラメータが使用される。
この方法はカメラ中心の設定で定式化され、カメラに対してすべての動きがシーンモーションと見なされる。
フレーム間アライメントは、フレーム間変形を最適化することにより実現され、カメラのポーズを推定する必要がなくなる。
カノニカルマップの概念は、オンラインアプローチで組織形状と変形を最適化するために導入された。
生体内および生体外腹腔鏡データを用いて定量および定性実験を行った。
深さと光学的流れの入力により、組織が部分的に閉塞されたり、視野外を移動したとしても、組織形状と変形を安定してモデル化する。
その結果,非閉塞領域と閉塞領域の3次元再構成精度はそれぞれ0.37$\pm$0.27 mmと0.39$\pm$0.21 mmであることがわかった。
メカニカル・ベース・アナリティクスのための余分なモダリティとして,様々な操作中の表面ひずみ分布を推定できる。
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