論文の概要: Evaluation of facial landmark localization performance in a surgical setting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.18248v1
- Date: Thu, 24 Jul 2025 09:40:47 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-25 15:10:43.337078
- Title: Evaluation of facial landmark localization performance in a surgical setting
- Title（参考訳）: 外科領域における顔のランドマーク化性能の評価
- Authors: Ines Frajtag, Marko Švaco, Filip Šuligoj,
- Abstract要約: 多くの顔検出アルゴリズムは神経外科、眼科、整形外科に応用されている。
これらのアルゴリズムを使用する際の一般的な課題は、患者を特定、正確に局所化するための様々な照明条件と検出位置の柔軟性である。
提案実験では,手術光と幻覚が一定位置にある状態で自動的に位置を調整するロボットアームを用いて,制御された環境下で顔のランドマークを検出するためのMediaPipeアルゴリズムを試験した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The use of robotics, computer vision, and their applications is becoming increasingly widespread in various fields, including medicine. Many face detection algorithms have found applications in neurosurgery, ophthalmology, and plastic surgery. A common challenge in using these algorithms is variable lighting conditions and the flexibility of detection positions to identify and precisely localize patients. The proposed experiment tests the MediaPipe algorithm for detecting facial landmarks in a controlled setting, using a robotic arm that automatically adjusts positions while the surgical light and the phantom remain in a fixed position. The results of this study demonstrate that the improved accuracy of facial landmark detection under surgical lighting significantly enhances the detection performance at larger yaw and pitch angles. The increase in standard deviation/dispersion occurs due to imprecise detection of selected facial landmarks. This analysis allows for a discussion on the potential integration of the MediaPipe algorithm into medical procedures.
- Abstract（参考訳）: ロボット工学、コンピュータビジョン、そしてそれらの応用は、医学を含む様々な分野に広まっている。
多くの顔検出アルゴリズムは神経外科、眼科、整形外科に応用されている。
これらのアルゴリズムを使用する際の一般的な課題は、患者を特定、正確に局所化するための様々な照明条件と検出位置の柔軟性である。
提案実験では,手術光と幻覚が一定位置にある状態で自動的に位置を調整するロボットアームを用いて,制御された環境下で顔のランドマークを検出するためのMediaPipeアルゴリズムを試験した。
本研究は,手術照明下での顔の目印検出精度の向上が,より大きいヨーとピッチ角での検出性能を著しく向上させることを示した。
標準偏差/分散の増大は、選択された顔のランドマークを不正確な検出によって生じる。
この分析は、MediaPipeアルゴリズムを医療処置に統合する可能性についての議論を可能にする。
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