論文の概要: Extend Your Horizon: A Device-Agnostic Surgical Tool Tracking Framework with Multi-View Optimization for Augmented Reality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.07981v1
- Date: Mon, 09 Mar 2026 05:37:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-10 15:13:15.51254
- Title: Extend Your Horizon: A Device-Agnostic Surgical Tool Tracking Framework with Multi-View Optimization for Augmented Reality
- Title（参考訳）: Extend Your Horizon: 拡張現実のための多視点最適化を備えたデバイス非依存の手術ツール追跡フレームワーク
- Authors: Jiaming Zhang, Mingxu Liu, Hongchao Shu, Ruixing Liang, Yihao Liu, Ojas Taskar, Amir Kheradmand, Mehran Armand, Alejandro Martin-Gomez,
- Abstract要約: 手術ナビゲーションは、患者の解剖学と手術器具のポーズを推定することでリアルタイムのガイダンスを提供する。
既存のアプローチのほとんどは明確な視線に依存しており、動的な手術室環境では維持が困難である。
本研究は,動的なシーングラフ表現内に複数の感覚モーダルを融合させることにより,閉塞下での手術器具の追跡を行う枠組みを導入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.023882327049684
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Surgical navigation provides real-time guidance by estimating the pose of patient anatomy and surgical instruments to visualize relevant intraoperative information. In conventional systems, instruments are typically tracked using fiducial markers and stationary optical tracking systems (OTS). Augmented reality (AR) has further enabled intuitive visualization and motivated tracking using sensors embedded in head-mounted displays (HMDs). However, most existing approaches rely on a clear line of sight, which is difficult to maintain in dynamic operating room environments due to frequent occlusions caused by equipment, surgical tools, and personnel. This work introduces a framework for tracking surgical instruments under occlusion by fusing multiple sensing modalities within a dynamic scene graph representation. The proposed approach integrates tracking systems with different accuracy levels and motion characteristics while estimating tracking reliability in real time. Experimental results demonstrate improved robustness and enhanced consistency of AR visualization in the presence of occlusions.
- Abstract（参考訳）: 手術ナビゲーションは、患者の解剖学と手術器具のポーズを推定して、関連する術中情報を可視化することで、リアルタイムのガイダンスを提供する。
従来のシステムでは、機器は通常、画像マーカーと静止光追跡システム(OTS)を用いて追跡される。
拡張現実(AR)はさらに、ヘッドマウントディスプレイ(HMD)に埋め込まれたセンサーを使用して、直感的な可視化とモチベーション付きトラッキングを可能にした。
しかし、既存のほとんどのアプローチは明確な視線に依存しており、機器、手術器具、人員による頻繁な閉塞のため、手術室環境の動的維持が困難である。
本研究は,動的なシーングラフ表現内に複数の感覚モーダルを融合させることにより,閉塞下での手術器具の追跡を行う枠組みを導入する。
提案手法は、トラッキング信頼性をリアルタイムで推定しながら、異なる精度レベルと動作特性を持つトラッキングシステムを統合する。
実験結果から,オクルージョンの存在下でのロバスト性の向上とAR視覚化の整合性の向上が示された。
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