論文の概要: Metric Surface Reconstruction of Neurosurgical Scenes from Monocular Operating Microscope Images and Microscope Pose

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.22773v1
• Date: Fri, 24 Jul 2026 06:57:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-28 22:34:14.873825
• Title: Metric Surface Reconstruction of Neurosurgical Scenes from Monocular Operating Microscope Images and Microscope Pose
• Title（参考訳）: 単眼手術顕微鏡画像と顕微鏡画像からの脳神経外科領域のメートル法的表面再構成
• Authors: Thomas Bucher, Didier Neuenschwander, Thomas Petutschnigg, Michael Murek, David Bervini, Andreas Raabe, Manuela Eugster,
• Abstract要約: 顕微鏡画像とポーズデータを組み合わせることで,脳外科的手術露光の計測3次元形状を復元できるかどうかを検討した。 ファントムをベースとした実験では、2つの大動脈瘤訓練ファントムに、Brainlab Cranial Navigationと統合されたZEISS Pentero 800顕微鏡が撮影された。 より深い外科的回廊を表すファントムAでは、再建精度は1.95 pm$ 1.70 mmから2.33 pm$ 2.15 mmまで変化した。 直接露出した表面を表すファントムBの精度は1.02$pm$ 0.93 mm から 1.52$pm$ 1.2 まで様々である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0817636641432964
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Objective: We evaluated whether metric 3D geometry of neurosurgical operative exposure can be recovered from standard monocular operating-microscope images combined with microscope pose data. Methods: In a phantom-based laboratory study, two aneurysm training phantoms were imaged with a ZEISS Pentero 800 microscope integrated with Brainlab Cranial Navigation. Microscope images from the standard composite video output were stored with synchronous microscope poses. After intrinsic and extrinsic calibration, depth was estimated with the pretrained Depth Anything 3 model without task-specific fine-tuning. Fused point clouds were converted to meshes using Poisson surface reconstruction. Reconstructions were compared with reference surfaces from structured-light scanning and fine-slice CT. Results: For phantom A, representing a deeper surgical corridor, reconstruction accuracy ranged from 1.95 $\pm$ 1.70 mm to 2.33 $\pm$ 2.15 mm. For phantom B, representing a directly exposed surface, accuracy ranged from 1.02 $\pm$ 0.93 mm to 1.52 $\pm$ 1.21 mm. Larger image sets mainly improved completeness, while accuracy remained within a narrower range. Corridor analysis showed preservation of overall geometry with local deviations in incompletely reconstructed regions. Conclusions: Standard monocular microscope images combined with navigation-derived pose data can reconstruct millimeter-range 3D surfaces using a foundation-model-based pipeline. These results show technical feasibility in a controlled phantom setting and support further development toward objective quantification of operative exposure, image fusion, and characterization of working spaces for future surgical instrumentation.
• Abstract（参考訳）: 目的: 標準的な単眼手術顕微鏡画像から脳神経外科手術露光の計測3次元形状を顕微鏡のポーズデータと組み合わせて復元できるかどうかを検討した。 方法: ファントムをベースとした実験では、2つの動脈瘤訓練幻覚が、ブレインラブ脳航法と統合されたZEISS Pentero 800顕微鏡で撮影された。 標準合成ビデオ出力からの顕微鏡画像は、同期顕微鏡のポーズで保存された。 内因性および外因性キャリブレーション後,タスク固有の微調整を伴わない事前訓練深度3モデルを用いて深度を推定した。 融点雲はポアソン表面の再構成を用いてメッシュに変換された。 再建は構造化光走査法と微細スライスCTによる基準面と比較した。 結果: より深い外科的回廊を表すファントムAでは、再建精度は1.95$\pm$ 1.70 mmから2.33$\pm$ 2.15 mmまでであった。 直接露出した表面を表すファントムBの精度は1.02$\pm$ 0.93 mm から 1.52$\pm$ 1.21 mm まで変化した。 より大きな画像セットは主に完全性を改善し、精度はより狭い範囲に留まった。 回廊解析では, 不完全再建領域における局所的偏差による全体形状の保存が認められた。 結論: 標準単分子顕微鏡画像とナビゲーション由来のポーズデータを組み合わせることで,基礎モデルに基づくパイプラインを用いてミリレンジの3D表面を再構成することができる。 これらの結果は, コントロールファントム設定における技術的実現可能性を示し, 術中曝露の客観的定量化, 画像融合, 将来的な手術機器の作業空間のキャラクタリゼーションに向けたさらなる開発を支援するものである。

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