論文の概要: NeuralBoneReg: A Novel Self-Supervised Method for Robust and Accurate Multi-Modal Bone Surface Registration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.14286v1
- Date: Tue, 18 Nov 2025 09:23:50 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-11-19 16:23:53.034194
- Title: NeuralBoneReg: A Novel Self-Supervised Method for Robust and Accurate Multi-Modal Bone Surface Registration
- Title（参考訳）: NeuralBoneReg: ロバストかつ高精度なマルチモーダル骨表面レジストレーションのための新しい自己監督法
- Authors: Luohong Wu, Matthias Seibold, Nicola A. Cavalcanti, Yunke Ao, Roman Flepp, Aidana Massalimova, Lilian Calvet, Philipp Fürnstahl,
- Abstract要約: コンピュータおよびロボットによる整形外科手術(CAOS)では、術前画像から患者固有の手術計画が目標位置とインプラント軌跡を定義している。
手術中、これらの計画は術前データと術中データとの正確な相互登録に依存して正確に転送されなければならない。
本研究では, 3次元点雲を用いて骨表面をモダリティに依存しない表現として登録する, 自己教師型表面ベースフレームワークであるNeuralBoneRegを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9699204876675205
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In computer- and robot-assisted orthopedic surgery (CAOS), patient-specific surgical plans derived from preoperative imaging define target locations and implant trajectories. During surgery, these plans must be accurately transferred, relying on precise cross-registration between preoperative and intraoperative data. However, substantial modality heterogeneity across imaging modalities makes this registration challenging and error-prone. Robust, automatic, and modality-agnostic bone surface registration is therefore clinically important. We propose NeuralBoneReg, a self-supervised, surface-based framework that registers bone surfaces using 3D point clouds as a modality-agnostic representation. NeuralBoneReg includes two modules: an implicit neural unsigned distance field (UDF) that learns the preoperative bone model, and an MLP-based registration module that performs global initialization and local refinement by generating transformation hypotheses to align the intraoperative point cloud with the neural UDF. Unlike SOTA supervised methods, NeuralBoneReg operates in a self-supervised manner, without requiring inter-subject training data. We evaluated NeuralBoneReg against baseline methods on two publicly available multi-modal datasets: a CT-ultrasound dataset of the fibula and tibia (UltraBones100k) and a CT-RGB-D dataset of spinal vertebrae (SpineDepth). The evaluation also includes a newly introduced CT--ultrasound dataset of cadaveric subjects containing femur and pelvis (UltraBones-Hip), which will be made publicly available. NeuralBoneReg matches or surpasses existing methods across all datasets, achieving mean RRE/RTE of 1.68°/1.86 mm on UltraBones100k, 1.88°/1.89 mm on UltraBones-Hip, and 3.79°/2.45 mm on SpineDepth. These results demonstrate strong generalizability across anatomies and modalities, providing robust and accurate cross-modal alignment for CAOS.
- Abstract（参考訳）: コンピュータおよびロボットによる整形外科手術(CAOS)では、術前画像から患者固有の手術計画が目標位置とインプラント軌跡を定義している。
手術中、これらの計画は術前データと術中データとの正確な相互登録に依存して正確に転送されなければならない。
しかし、画像モダリティ間のかなりのモジュラリティの不均一性は、この登録を困難にし、誤りを生じさせる。
したがって、ロバスト、自動、モダリティに依存しない骨表面の登録は臨床的に重要である。
本研究では, 3次元点雲を用いて骨表面をモダリティに依存しない表現として登録する, 自己教師型表面ベースフレームワークであるNeuralBoneRegを提案する。
NeuralBoneRegには、術前の骨モデルを学ぶ暗黙のニューラルアンサイン距離場(UDF)と、術中点雲と神経UDFを整列させるために変換仮説を生成することで、大域的な初期化と局所的な洗練を行うMLPベースの登録モジュールの2つのモジュールが含まれている。
SOTAの教師付き方法とは異なり、NeuralBoneRegはオブジェクト間のトレーニングデータを必要とせず、セルフ教師付きで動作している。
胸椎CT-ultrasound データセット (UltraBones100k) と脊椎CT-RGB-D データセット (SpineDepth) を用いた。
この評価には、大腿骨と骨盤を含む新しいCT-ultrasoundデータセット(UltraBones-Hip)も含まれている。
NeuralBoneRegは、UltraBones100kで1.68°/1.86 mm、UltraBones-Hipで1.88°/1.89 mm、SpineDepthで3.79°/2.45 mmの平均RRE/RTEを達成している。
これらの結果は、解剖学とモダリティにまたがる強力な一般化可能性を示し、CAOSの堅牢で正確なクロスモーダルアライメントを提供する。
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