論文の概要: Robotic Ultrasound Makes CBCT Alive

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.10220v1
• Date: Tue, 10 Mar 2026 20:37:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-12 16:22:32.686311
• Title: Robotic Ultrasound Makes CBCT Alive
• Title（参考訳）: CBCTが使えるロボット超音波
• Authors: Feng Li, Ziyuan Li, Zhongliang Jiang, Nassir Navab, Yuan Bi,
• Abstract要約: 術中コーンビームCT(CBCT)は,介入計画に不可欠な3次元解剖学的文脈を提供する。 ロボット超音波を動的プロキシとして利用して組織の動きを推論し,静的CBCTスライスをリアルタイムで更新する変形対応CBCT更新フレームワークを提案する。 その結果, リアルタイムのCBCTスライス更新と物理的に妥当な変形推定が可能となり, ロボット超音波による介入による静的CBCT誘導の動的改善が可能となった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.80821441492365
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Intraoperative Cone Beam Computed Tomography (CBCT) provides a reliable 3D anatomical context essential for interventional planning. However, its static nature fails to provide continuous monitoring of soft-tissue deformations induced by respiration, probe pressure, and surgical manipulation, leading to navigation discrepancies. We propose a deformation-aware CBCT updating framework that leverages robotic ultrasound as a dynamic proxy to infer tissue motion and update static CBCT slices in real time. Starting from calibration-initialized alignment with linear correlation of linear combination (LC2)-based rigid refinement, our method establishes accurate multimodal correspondence. To capture intraoperative dynamics, we introduce the ultrasound correlation UNet (USCorUNet), a lightweight network trained with optical flow-guided supervision to learn deformation-aware correlation representations, enabling accurate, real-time dense deformation field estimation from ultrasound streams. The inferred deformation is spatially regularized and transferred to the CBCT reference to produce deformation-consistent visualizations without repeated radiation exposure. We validate the proposed approach through deformation estimation and ultrasound-guided CBCT updating experiments. Results demonstrate real-time end-to-end CBCT slice updating and physically plausible deformation estimation, enabling dynamic refinement of static CBCT guidance during robotic ultrasound-assisted interventions. The source code is publicly available at https://github.com/anonymous-codebase/us-cbct-demo.
• Abstract（参考訳）: 術中コーンビームCT(CBCT)は,介入計画に不可欠な3次元解剖学的文脈を提供する。 しかし、その静的な性質は呼吸、プローブ圧、外科手術によって引き起こされる軟部変形の連続的なモニタリングに失敗し、ナビゲーションの相違につながった。 ロボット超音波を動的プロキシとして利用して組織の動きを推論し,静的CBCTスライスをリアルタイムで更新する変形対応CBCT更新フレームワークを提案する。 キャリブレーション初期化アライメントと線形結合(LC2)に基づく剛性強化の線形相関から始め, 精度の高いマルチモーダル対応を確立する。 術中力学を捉えるために,光学的フロー誘導制御により訓練された超音波相関UNet(USCorUNet)を導入し,超音波ストリームから高精度で高密度な変形場推定を可能にする。 推定された変形は、CBCT基準に空間的に規則化され、繰り返しの放射露光を伴わない変形一貫性の可視化を生成する。 変形推定と超音波ガイドによるCBCT更新実験により提案手法の有効性を検証した。 その結果, リアルタイムのCBCTスライス更新と物理的に妥当な変形推定が可能となり, ロボット超音波による介入による静的CBCT誘導の動的改善が可能となった。 ソースコードはhttps://github.com/anonymous-codebase/us-cbct-demoで公開されている。

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