論文の概要: SurfSurg6D: Geometry Consistent Dense Correspondence for Textureless Surgical Instrument Pose Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.25598v1
• Date: Mon, 25 May 2026 08:48:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-26 19:50:19.531641
• Title: SurfSurg6D: Geometry Consistent Dense Correspondence for Textureless Surgical Instrument Pose Estimation
• Title（参考訳）: SurfSurg6D: テクスチュアレス手術器具ポス推定のための幾何学的距離対応
• Authors: Daiyun Shen, Shuojue Yang, Chang Han Low, Qian Li, Mengya Xu, Qi Dou, Yueming Jin,
• Abstract要約: 手術器具のポーズ推定は、有望な応用に重要な情報を提供する。 我々はまず、このタスクにおけるデータ不足を軽減するために、新しいデータセットSynSurg6Dを構築します。 次に,手術器具のポーズ推定に適した高密度対応フレームワークであるSurfSurg6Dを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.083882212802617
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Surgical instrument pose estimation provides crucial information for promising applications, including autonomous robotic surgery, skill assessment, and standardization of surgical workflow. However, this task remains highly challenging due to high precision requirements, frequent occlusions, textureless instruments, scarcity of depth information and very limited annotated data. These constraints often lead to unsatisfactory performance when employing general object pose estimation approaches to surgical scenarios. To address these issues, we first construct a new dataset SynSurg6D, to alleviate the data shortage in this task. We further propose SurfSurg6D, a dense-correspondence framework tailored for surgical instrument pose estimation. Experimental results on the SurgRIPE, EndoVis2018 and SurgPose datasets demonstrate that the introduction of our generated dataset SynSurg6D is able to diversify the pose distributions, thus enhancing the performance of existing approaches. Furthermore, SurfSurg6D outperforms existing methods, providing a robust solution for precise and efficient RGB-only pose estimation.
• Abstract（参考訳）: 手術器具のポーズ推定は、自律型ロボット手術、スキルアセスメント、手術ワークフローの標準化など、有望なアプリケーションにとって重要な情報を提供する。 しかし、この課題は、高精度な要求、頻繁な閉塞、テクスチャのない器具、深度情報の不足、そして注釈付きデータが非常に限られているため、非常に困難なままである。 これらの制約は、手術シナリオに対する一般的なオブジェクトのポーズ推定アプローチを採用する場合、しばしば満足のいくパフォーマンスをもたらす。 これらの問題に対処するために、我々はまず、このタスクにおけるデータ不足を軽減するために、新しいデータセットSynSurg6Dを構築します。 さらに,手術器具のポーズ推定に適した高密度対応フレームワークであるSurfSurg6Dを提案する。 SurgRIPE、EndoVis2018、SurgPoseデータセットの実験結果から、生成したデータセットSynSurg6Dの導入により、ポーズ分布の多様化が可能になり、既存のアプローチのパフォーマンスが向上することが示された。 さらに、SurfSurg6Dは既存の手法よりも優れており、正確で効率的なRGBのみのポーズ推定のための堅牢なソリューションを提供する。

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