論文の概要: A Lightweight Fiducial-Based Pipeline for 3D Hyperspectral Mapping of ex-vivo Lumpectomy Specimens

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.14534v1
• Date: Fri, 12 Jun 2026 15:11:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-15 16:00:42.952811
• Title: A Lightweight Fiducial-Based Pipeline for 3D Hyperspectral Mapping of ex-vivo Lumpectomy Specimens
• Title（参考訳）: 肺切除標本の3次元ハイパースペクトルマッピングのための軽量動画像ベースパイプライン
• Authors: Anna Bicchi, Alberto Rota, Leonardo Passoni, Nicola Ancellotti, Andrea Peroni, Lorenzo Vinco, Dario Polli, Elena De Momi,
• Abstract要約: 摘出標本の3次元高スペクトル点雲を発生する完全自動キャリブレーションフリーパイプラインを提案する。 パイプラインは1mm未満の3D登録誤差と0.02mm未満の2D再投射誤差を達成し、アクセラレーションされたハードウェアで4分未満の処理時間を持つ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.019796206315394
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Hyperspectral Imaging (HSI) is a promising modality for intraoperative assessment of resection margins in Breast-Conserving Surgery (BCS), but its clinical translation requires aligning the inherently 2D spectral information onto the 3D shape of the excised tissue so that suspicious regions can be precisely localized for targeted follow-up. We present a fully automated, calibration-free pipeline that produces a 3D hyperspectral point cloud of an ex-vivo lumpectomy specimen from a set of consumer-camera RGB images and a single top-down HSI acquisition. The 3D geometry is reconstructed with a deep-learning Structure-from-Motion backbone, stabilized in a metric reference frame by a custom bundle adjustment that enforces consistency on the corners of four ArUco markers placed around the specimen. The HSI cube is then registered to the reconstruction without recovering the HSI camera pose: the markers, visible in both modalities, define 16 corner correspondences that drive a planar homography, and 3D coordinates are recovered by lookup on an orthographically rendered depth map. Evaluated on two ex-vivo lumpectomy specimens, the pipeline achieves a median 3D registration error below 1~mm and a 2D reprojection error below 0.02 mm, with a total per-specimen processing time under 4 minutes on accelerated hardware. These results support the feasibility of integrating HSI-guided spatial localization into intraoperative margin assessment workflows for breast-conserving surgery.
• Abstract（参考訳）: HSI(Hyperspectral Imaging)は乳房温存手術(BCS)における切除マージンの術中評価において有望なモダリティである。 本報告では,一組のコンシューマカメラRGB画像と一組のトップダウンHSI取得から,前立腺摘出標本の3次元ハイパースペクトル点雲を生成する完全自動キャリブレーションフリーパイプラインを提案する。 3D幾何は、標本の周りに置かれる4つのArUcoマーカーの角の一貫性を強制するカスタムバンドル調整により、メートル法基準フレームで安定化されたディープラーニング構造-運動からのバックボーンで再構成される。 HSIキューブは、HSIカメラのポーズを回復することなく復元に登録され、両方のモードで見えるマーカーは、平面ホモグラフィーを駆動する16のコーナー対応を定義し、3D座標は、直交的に描画された深度マップのルックアップによって復元される。 既往の2標本で評価したところ,パイプラインは1～mm未満の3D登録誤差と0.02mm未満の2D再投射誤差を達成し,加速ハードウェア上では4分未満の処理時間を要した。 これらの結果は,HSI誘導型空間局在化を術中マージン評価ワークフローに統合し,乳房温存手術に有効であることを示す。

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