論文の概要: Predictive Multi-Landmark OCT Tracking for Increased Motion Robustness
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.11330v1
- Date: Thu, 10 Sep 2026 10:01:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-11 23:53:35.300177
- Title: Predictive Multi-Landmark OCT Tracking for Increased Motion Robustness
- Title(参考訳): 運動ロバスト性向上のための予測的マルチランドマークOCT追跡
- Abstract要約: 本稿では,複数のトラックランドマーク間の位置変化を伝搬し,グローバルなポーズ予測を実現するための予測的追跡手法を提案する。
以上の結果から, RMSEは100mm/sまでの速度で1mm以下であり, 9つの連続的なランドマークが得られた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 38.139415607822116
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Optical coherence tomography is a promising modality for markerless motion tracking due to its high spatial resolution and inherent depth perception. However, existing OCT-based tracking approaches are limited in terms of trackable velocity, particularly when multiple landmarks are tracked sequentially for 6D pose estimation. In this work, we present a predictive tracking approach that propagates positional updates between multiple tracked landmarks to obtain a global pose prediction. This enables more robust tracking under high velocities. Our results demonstrate RMSEs below 1 mm for velocities up to 100 mm/s and up to nine consecutively tracked landmarks, highlighting the potential of global motion propagation and prediction for improving the robustness of OCT-based tracking.
- Abstract(参考訳): 光コヒーレンストモグラフィーは、高空間分解能と固有深度知覚により、マーカーレスモーショントラッキングに有望なモダリティである。
しかし、既存のOCTベースの追跡手法は、特に6次元ポーズ推定のために複数のランドマークを逐次追跡する場合、追跡速度の点で制限されている。
本研究では,複数のトラックランドマーク間の位置変化を伝播し,グローバルなポーズ予測を実現するための予測的追跡手法を提案する。
これにより、高い速度でより堅牢な追跡が可能になる。
以上の結果から,最大速度100mm/sでRMSEが1mm以下であり,最大速度9m/sで連続的に追跡されたランドマークが示され,大域的な運動伝搬の可能性とOCTによる追跡の堅牢性向上の予測が示された。
関連論文リスト
- CrowdTraj: A Benchmark for Dense Crowd Trajectory Prediction in Realistic Crowded Environments [4.663888628491985]
自然密集した群集シーンにおける歩行者軌道予測のベンチマークであるCrowdTrajを提示する。
CrowdTrajは、トラッキングによる検出から軌道予測まで、エンドツーエンドの評価をサポートする。
既存のベンチマークではめったに見られず、急激な方向転換を含む、多様な自然な歩行者の振る舞いを捉えている。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-09-07T16:06:24Z) - SpikingMOT: A Spike-Driven Multi-Object Tracker [75.7974381720717]
SpikingMOTはスパイク駆動トラッカーとして提案され、スパイクニューラルネットワーク(SNN)を用いたスパース軌道力学を適応的にモデル化する。
この脳にインスパイアされたループにより、SpikeMOTは広範な実験で最先端のパフォーマンスを達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-07-22T08:03:23Z) - EchoTracker2: Enhancing Myocardial Point Tracking by Modeling Local Motion [0.7273358958058737]
心エコー検査では, 運動推定の有効な方向として, 心筋点追跡(MPT)が出現している。
我々は,局所的なコンテキストで画素精度を向上する,微細ステージのみのアーキテクチャである textEchoTracker2 を提案する。
最高の汎用点追跡法と比較すると、それぞれ$2.0%$と$5.3%$である。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-12T13:59:52Z) - Hypergraph-State Collaborative Reasoning for Multi-Object Tracking [63.32950991964095]
複数の相関オブジェクト間の共同推論による動き推定を向上する協調推論フレームワークを提案する。
類似の運動状態を持つ物体同士を互いに拘束し、互いに洗練させることで、我々のフレームワークはノイズの軌道を安定させ、目標を遮蔽しても可塑性運動の連続性を推測する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-14T12:37:39Z) - Seurat: From Moving Points to Depth [66.65189052568209]
本研究では,2次元軌跡の空間的関係と時間的変化を調べ,相対的な深度を推定する手法を提案する。
提案手法は,様々な領域にわたる時間的スムーズかつ高精度な深度予測を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-04-20T17:37:02Z) - ProTracker: Probabilistic Integration for Robust and Accurate Point Tracking [41.889032460337226]
ProTrackerは、ビデオ内の任意の点を正確かつ堅牢に追跡する新しいフレームワークである。
この設計は、グローバルな意味情報と時間的に認識される低レベル特徴を効果的に組み合わせている。
実験により、ProTrackerは最適化ベースのアプローチで最先端のパフォーマンスを得ることができた。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-06T18:55:52Z) - MATE: Motion-Augmented Temporal Consistency for Event-based Point Tracking [58.719310295870024]
本稿では,任意の点を追跡するイベントベースのフレームワークを提案する。
事象の間隔に起因する曖昧さを解決するため、運動誘導モジュールは運動ベクトルを局所的なマッチングプロセスに組み込む。
このメソッドは、任意のポイントベースラインのイベントのみのトラッキングに対して、$Survival_50$メトリックを17.9%改善する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-02T09:13:29Z) - DATAP-SfM: Dynamic-Aware Tracking Any Point for Robust Structure from Motion in the Wild [85.03973683867797]
本稿では,スムーズなカメラ軌跡を推定し,野生のカジュアルビデオのための高密度点雲を得るための,簡潔でエレガントでロバストなパイプラインを提案する。
提案手法は,複雑な動的課題シーンにおいても,カメラポーズ推定による最先端性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-20T13:01:16Z) - DELTA: Dense Efficient Long-range 3D Tracking for any video [82.26753323263009]
DELTAは3次元空間内のすべてのピクセルを効率よく追跡し,ビデオ全体の正確な動き推定を可能にする手法である。
提案手法では,低分解能追跡のためのグローバルアテンション機構と,高分解能予測を実現するためのトランスフォーマーベースアップサンプラーを併用する。
提案手法は,3次元空間における細粒度・長期動作追跡を必要とするアプリケーションに対して,ロバストなソリューションを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-31T17:59:01Z) - ETTrack: Enhanced Temporal Motion Predictor for Multi-Object Tracking [4.250337979548885]
時間的動き予測器であるETTrackを用いた動きに基づくMOT手法を提案する。
具体的には、動作予測器は、変換器モデルと時間畳み込みネットワーク(TCN)を統合して、短期および長期の動作パターンをキャプチャする。
本研究では,DanceTrackとSportsMOTの最先端トラッカーと比較して,ETTrackの競争性能が向上していることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-24T17:51:33Z) - LEAP-VO: Long-term Effective Any Point Tracking for Visual Odometry [53.5449912019877]
本稿では,LEAP(Long-term Effective Any Point Tracking)モジュールについて述べる。
LEAPは、動的トラック推定のために、視覚的、トラック間、時間的キューと慎重に選択されたアンカーを革新的に組み合わせている。
これらの特徴に基づき,強靭な視力計測システムLEAP-VOを開発した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-03T18:57:27Z) - Koopman pose predictions for temporally consistent human walking
estimations [11.016730029019522]
そこで我々は,下肢運動の非線形ダイナミクスを組み込んだクープマン理論に基づく新しい因子グラフ因子を提案する。
以上の結果から,本手法は骨格形状の外れ率を約1m削減し,自然歩行軌跡を最大10m以上保存できることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-05T16:16:06Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。