論文の概要: Real-time Rendering-based Surgical Instrument Tracking via Evolutionary Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.11404v1
• Date: Thu, 12 Mar 2026 00:30:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-13 14:46:25.733383
• Title: Real-time Rendering-based Surgical Instrument Tracking via Evolutionary Optimization
• Title（参考訳）: 進化的最適化によるリアルタイムレンダリングに基づく手術器具追跡
• Authors: Hanyang Hu, Zekai Liang, Florian Richter, Michael C. Yip,
• Abstract要約: 手術器具のポーズと関節構成を共同で推定する多目的追跡パイプラインを提案する。 提案手法は,視覚フィードバック制御とオンライン手術ビデオキャリブレーションの両方に適合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.436806983625885
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate and efficient tracking of surgical instruments is fundamental for Robot-Assisted Minimally Invasive Surgery. Although vision-based robot pose estimation has enabled markerless calibration without tedious physical setups, reliable tool tracking for surgical robots still remains challenging due to partial visibility and specialized articulation design of surgical instruments. Previous works in the field are usually prone to unreliable feature detections under degraded visual quality and data scarcity, whereas rendering-based methods often struggle with computational costs and suboptimal convergence. In this work, we incorporate CMA-ES, an evolutionary optimization strategy, into a versatile tracking pipeline that jointly estimates surgical instrument pose and joint configurations. Using batch rendering to efficiently evaluate multiple pose candidates in parallel, the method significantly reduces inference time and improves convergence robustness. The proposed framework further generalizes to joint angle-free and bi-manual tracking settings, making it suitable for both vision feedback control and online surgery video calibration. Extensive experiments on synthetic and real-world datasets demonstrate that the proposed method significantly outperforms prior approaches in both accuracy and runtime.
• Abstract（参考訳）: 手術器具の高精度かつ効率的な追跡は,ロボットによる侵襲的手術の基礎となる。 視覚に基づくロボットのポーズ推定は、面倒な物理的な設定なしにマーカーレスキャリブレーションを可能にしたが、外科用ロボットの信頼性の高いツールトラッキングは、外科用機器の部分的な可視性や特殊な調音設計のために依然として困難である。 この分野における以前の研究は通常、劣化した視覚的品質とデータの不足の下で、信頼性の低い特徴検出を行う傾向にあるが、レンダリングベースの手法は計算コストと最適下限収束に苦しむことが多い。 本研究では,手術器具のポーズと関節構成を共同で推定する多目的追跡パイプラインに,進化的最適化戦略であるCMA-ESを組み込む。 バッチレンダリングを用いて複数のポーズ候補を並列に効率的に評価することにより、推論時間を大幅に短縮し、収束堅牢性を向上させる。 提案手法は,視覚フィードバック制御とオンライン手術ビデオキャリブレーションの両方に適合する。 合成および実世界のデータセットに対する大規模な実験により、提案手法は、精度と実行時間の両方において、従来の手法よりも大幅に優れていることが示された。

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