論文の概要: SurgCalib: Gaussian Splatting-Based Hand-Eye Calibration for Robot-Assisted Minimally Invasive Surgery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.08983v1
• Date: Mon, 09 Mar 2026 22:17:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-11 15:25:23.853336
• Title: SurgCalib: Gaussian Splatting-Based Hand-Eye Calibration for Robot-Assisted Minimally Invasive Surgery
• Title（参考訳）: SurgCalib:ロボットによる最小侵襲手術のためのガウス的スティングベースハンドアイ校正
• Authors: Zijian Wu, Shuojue Yang, Yu Chung Lee, Eitan Prisman, Yueming Jin, Septimiu E. Salcudean,
• Abstract要約: 本稿では,ダ・ヴィンチ手術ロボットの手眼校正のためのガウススプラッティング方式のフレームワークを提案する。 視覚誘導型ロボットシステムでは、ロボットベースとカメラフレーム間の剛性変換の正確な推定が、信頼できる閉ループ制御に不可欠である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.264710991558124
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present a Gaussian Splatting-based framework for hand-eye calibration of the da Vinci surgical robot. In a vision-guided robotic system, accurate estimation of the rigid transformation between the robot base and the camera frame is essential for reliable closed-loop control. For cable-driven surgical robots, this task faces unique challenges. The encoders of surgical instruments often produce inaccurate proprioceptive measurements due to cable stretch and backlash. Conventional hand-eye calibration approaches typically rely on known fiducial patterns and solve the AX = XB formulation. While effective, introducing additional markers into the operating room (OR) environment can violate sterility protocols and disrupt surgical workflows. In this study, we propose SurgCalib, an automatic, markerless framework that has the potential to be used in the OR. SurgCalib first initializes the pose of the surgical instrument using raw kinematic measurements and subsequently refines this pose through a two-phase optimization procedure under the RCM constraint within a Gaussian Splatting-based differentiable rendering pipeline. We evaluate the proposed method on the public dVRK benchmark, SurgPose. The results demonstrate average 2D tool-tip reprojection errors of 12.24 px (2.06 mm) and 11.33 px (1.9 mm), and 3D tool-tip Euclidean distance errors of 5.98 mm and 4.75 mm, for the left and right instruments, respectively.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ダ・ヴィンチ手術ロボットの手眼校正のためのガウススプラッティング方式のフレームワークを提案する。 視覚誘導型ロボットシステムでは、ロボットベースとカメラフレーム間の剛性変換の正確な推定が、信頼できる閉ループ制御に不可欠である。 ケーブル駆動手術ロボットにとって、このタスクはユニークな課題に直面している。 手術器具のエンコーダは、しばしばケーブルストレッチとバックラッシュによる不正確な予防的測定を発生させる。 従来の手目校正法は通常、既知のフィデューシャルパターンに依存し、AX = XB の定式化を解く。 有効ではあるが、手術室(OR)環境に新たなマーカーを導入することは、不安定性プロトコルに違反し、外科的ワークフローを妨害する可能性がある。 本研究では,ORで使用される可能性を持つ自動マーカーレスフレームワークであるSurgCalibを提案する。 SurgCalibは、まず、生のキネマティック測定を用いて手術器具のポーズを初期化し、その後、ガウススプラッティングに基づく微分可能なレンダリングパイプライン内のRCM制約の下での2相最適化手順により、このポーズを洗練する。 提案手法を公開dVRKベンチマークであるSurgPoseで評価した。 その結果、左右の計器に対して平均2Dツール・ティップ・リジェクション誤差は12.24 px (2.06 mm) と 11.33 px (1.9 mm) であり、3Dツール・ティップ・ユークリッド距離誤差は5.98 mm と 4.75 mm であった。

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