論文の概要: PinPoint: Monocular Needle Pose Estimation for Robotic Suturing via Stein Variational Newton and Geometric Residuals

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.23365v1
• Date: Tue, 24 Mar 2026 15:59:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-25 19:53:37.574383
• Title: PinPoint: Monocular Needle Pose Estimation for Robotic Suturing via Stein Variational Newton and Geometric Residuals
• Title（参考訳）: PinPoint: ステレオ変分ニュートンと幾何学的残差を用いたロボット縫合のための単眼針位置推定
• Authors: Jesse F. d'Almeida, Tanner Watts, Susheela Sharma Stern, James Ferguson, Alan Kuntz, Robert J. Webster,
• Abstract要約: PinPointは手術針の位置と向きを推定するための確率的変動推論フレームワークである。 実際の針追跡シーケンスでは、PinPointは平均翻訳誤差を80%(1.00 mmまで)、回転誤差を78%(13.80まで)削減する。 単分子の曖昧さが最も重い誘導回転配列では、ピンポイントは2モーダル後部84%を維持している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1332682125418074
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reliable estimation of surgical needle 3D position and orientation is essential for autonomous robotic suturing, yet existing methods operate almost exclusively under stereoscopic vision. In monocular endoscopic settings, common in transendoscopic and intraluminal procedures, depth ambiguity and rotational symmetry render needle pose estimation inherently ill-posed, producing a multimodal distribution over feasible configurations, rather than a single, well-grounded estimate. We present PinPoint, a probabilistic variational inference framework that treats this ambiguity directly, maintaining a distribution of pose hypotheses rather than suppressing it. PinPoint combines monocular image observations with robot-grasp constraints through analytical geometric likelihoods with closed-form Jacobians. This framework enables efficient Gauss-Newton preconditioning in a Stein Variational Newton inference, where second-order particle transport deterministically moves particles toward high-probability regions while kernel-based repulsion preserves diversity in the multimodal structure. On real needle-tracking sequences, PinPoint reduces mean translational error by 80% (down to 1.00 mm) and rotational error by 78% (down to 13.80°) relative to a particle-filter baseline, with substantially better-calibrated uncertainty. On induced-rotation sequences, where monocular ambiguity is most severe, PinPoint maintains a bimodal posterior 84% of the time, almost three times the rate of the particle filter baseline, correctly preserving the alternative hypothesis rather than committing prematurely to one mode. Suturing experiments in ex vivo tissue demonstrate stable tracking through intermittent occlusion, with average errors during occlusion of 1.34 mm in translation and 19.18° in rotation, even when the needle is fully embedded.
• Abstract（参考訳）: 手術針の3D位置と向きの信頼性は自律的なロボット縫合に不可欠であるが、既存の方法は立体視下でのみ動作する。 鏡視下手術や鏡内手術に共通する単眼内視鏡では、奥行きのあいまいさと回転対称性の描画針は本質的に不適切な姿勢を呈し、単一で十分な推定値ではなく、実現可能な構成上の多重モード分布を生成する。 我々は、この曖昧さを直接扱う確率的変動推論フレームワークであるPinPointを紹介し、それを抑制するのではなく、ポーズ仮説の分布を維持する。 PinPoint は単分子画像観察とロボットグラフの制約を解析的幾何確率と閉形式のヤコビアンによって組み合わせる。 このフレームワークは、2階粒子輸送が決定的に高確率領域へ粒子を移動させ、カーネルベースの反発はマルチモーダル構造における多様性を保ちながら、効率的なガウス・ニュートン前処理を可能にする。 実際の針追跡シーケンスでは、PinPointは平均翻訳誤差を80%(1.00 mmまで)、回転誤差を78%(13.80°まで)削減する。 単分子の曖昧さが最も深刻である誘導回転配列では、ピンポイントは2モードの後方84%を維持し、粒子フィルターのベースラインの約3倍の速度で、早期に1つのモードにコミットするのではなく、代替仮説を正しく保存する。 生体外組織における持続的な実験では、断続的閉塞による安定した追跡が示され、針が完全に埋め込まれた場合でも、1.34mmの翻訳における閉塞と19.18°の回転における平均誤差が示される。

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