論文の概要: TouchMap-OR: Multi-View 3D Mapping of Hand-Surface Contacts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.17638v1
• Date: Sun, 17 May 2026 20:09:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:48.291533
• Title: TouchMap-OR: Multi-View 3D Mapping of Hand-Surface Contacts
• Title（参考訳）: TouchMap-OR:手表面接触のマルチビュー3Dマッピング
• Authors: Sophokles Ktistakis, Rui Wang, Bastian Grande, Hugo Sax,
• Abstract要約: TouchMap-ORは、臨床医、手形状、および臨床環境の意味的構造をモデル化し、いつどこで接触が起こるかを予測するビジョンシステムである。 操作室のセマンティック3Dモデルは多視点セグメンテーションと深度融合によって構築される。 TouchMap-ORは0.75のバイナリコンタクトF1を達成し、トラッキングベースのベースラインを上回り、同等のマルチパーソントラッキング精度を維持し、0.96のID属性精度を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4060517856506087
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hand-surface interactions between clinicians, patients, and medical equipment play a central role in pathogen transmission during medical procedures. However, these interactions remain largely unobserved, as current infection-prevention practices rely on manual observation and cannot reconstruct detailed contact histories. In this work we formulate the problem of identity-resolved hand-surface interaction reconstruction in operating rooms and introduce TouchMap-OR, a multi-view RGB-D vision system that models clinicians, articulated hand geometry, and the semantic structure of the clinical environment to infer when and where contacts occur. The system reconstructs globally consistent multi-person 3D skeleton tracks across cameras while estimating articulated MANO hand meshes from RGB observations aligned to depth data. Multi-view hand reconstructions are fused and associated with tracked clinicians to obtain consistent left and right hand trajectories. A semantic 3D model of the operating room is built from multi-view segmentation and depth fusion, enabling reconstructed hand trajectories to be mapped to specific surfaces, including medical equipment, movable objects, and patient body sites. Temporal hand-surface proximity is used to infer contact episodes describing which clinician touched which surface and when. We evaluate TouchMap-OR on recordings from three real anesthesia inductions with manually annotated contact events. TouchMap-OR achieves 0.75 binary contact F1, outperforming tracking-based baselines while maintaining comparable multi-person tracking accuracy and achieving 0.96 identity attribution accuracy.
• Abstract（参考訳）: 臨床医、患者、医療機器間の手動相互作用は、医療処置中の病原体伝達において中心的な役割を果たす。 しかし、現在の感染予防の慣行は手動による観察に依存しており、詳細な接触履歴の再構築はできないため、これらの相互作用はほとんど観察されていない。 本研究では,手術室における身元確認による手表面のインタラクション再構築の問題を定式化し,臨床医をモデルとした多視点RGB-D視覚システムであるTouchMap-ORを導入する。 このシステムは、RGB観測から連続したMANOハンドメッシュを深度データに一致させて推定しながら、カメラをまたいだ世界的一貫した多人数の3Dスケルトントラックを再構築する。 多視点手指再建術は,一貫した左右の軌跡を得るために,トラクテッドクリニックと融合し,関連付けられる。 手術室のセグメンテーション3Dモデルは多視点セグメンテーションと深度融合から構築され、再建された手指の軌跡を医療機器、可動物体、患者体部位など特定の表面にマッピングすることができる。 時間的手表面近接は、どの臨床医がどの表面に触れたか、いつ接触したかを示すエピソードを推測するために用いられる。 手動による接触イベントを伴う3つの実際の麻酔導入時の記録についてTouchMap-ORの評価を行った。 TouchMap-ORは0.75のバイナリコンタクトF1を達成し、トラッキングベースのベースラインを上回り、同等のマルチパーソントラッキング精度を維持し、0.96のID属性精度を達成している。

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