論文の概要: Tracker-Free Robotic Ultrasound Calibration with a Spherical-Marker Phantom and Threshold-Free Center Localization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.22483v1
- Date: Fri, 18 Sep 2026 18:45:25 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-25 00:53:54.067808
- Title: Tracker-Free Robotic Ultrasound Calibration with a Spherical-Marker Phantom and Threshold-Free Center Localization
- Title（参考訳）: 球面マーカーファントムを用いたトラッカーフリー超音波校正と閾値自由中心位置推定
- Abstract要約: 球面マーカーファントムと球面中心位置認識のための高自動認識パイプラインを用いた,トラッカーフリーのロボットUSキャリブレーションフレームワークを開発した。
球面スキャンを繰り返すことで,ロボットUSプラットフォーム上での枠組みを検証し,幾何的に異なるファントムと既知のCADモデルを用いて校正システムを評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7387226437589183
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Robotic ultrasound (US) calibration is essential for accurately relating US images to the robot coordinate system, but accurate and automated calibration remains challenging because existing methods often require complex phantoms or external 3D trackers. In this work, we develop a tracker-free robotic US calibration framework using a spherical-marker phantom and a highly automated perception pipeline for sphere-center localization. The proposed threshold-free image-processing method localizes the spherical feature based on each US image's intensity distribution, eliminating hand-tuned intensity thresholds and improving robustness across imaging settings without per-system retuning. Multi-pose observations of the spherical fiducial are then used to estimate the US-to-EE transformation without external tracking or prior localization of the sphere center in the robot base frame. We validate the proposed framework on a robotic US platform through repeated sphere scans and further assess the calibrated system using geometrically distinct phantoms with known CAD models. Across 12 cross-validation folds, single-marker calibration achieved sphere-center accuracy and precision of $1.75\pm0.51$ mm and $0.85\pm0.11$ mm, respectively, compared with $1.72\pm0.51$ mm and $0.84\pm0.12$ mm for three-marker calibration. Across the three reconstruction sets, the single-marker calibration yielded pooled post-registration point-to-surface MAE$\pm$SD values of $0.41\pm0.35$ mm for the cone and $0.50\pm0.41$ mm for the triangular prism, closely matching the three-marker results of $0.40\pm0.35$ mm and $0.48\pm0.40$ mm, respectively.
- Abstract（参考訳）: ロボット超音波キャリブレーション(USキャリブレーション)は、米国の画像とロボット座標系を正確に関連付けるために必須であるが、既存の手法では複雑なファントムや外部3Dトラッカーを必要とすることが多いため、正確な自動キャリブレーションは依然として困難である。
本研究では,球面マーカーファントムと球面中心位置認識のための高自動認識パイプラインを用いた,トラッカーフリーのロボットUSキャリブレーションフレームワークを開発した。
提案したしきい値のない画像処理手法は,各US画像の強度分布に基づいて球面特性をローカライズし,手動の強度閾値を排除し,システム毎に調整することなく画像設定間の堅牢性を向上する。
次に、球面形状の多目的観測を用いて、外部追跡やロボットベースフレーム内の球面中心の事前位置決めを行なわずに、US-EE変換を推定する。
球面スキャンを繰り返すことで,ロボットUSプラットフォーム上での枠組みを検証し,幾何的に異なるファントムと既知のCADモデルを用いて校正システムを評価する。
12個のクロスバリデーションフォルダで、シングルマーカーキャリブレーションは球中心の精度と精度をそれぞれ1.75\pm0.51$ mmと0.85\pm0.11$ mmとし、3マーカーキャリブレーションは1.72\pm0.51$ mmと0.84\pm0.12$ mmとした。
3つの再構成セットの中で、シングルマーカーキャリブレーションは、円錐に対して$0.41\pm0.35$ mm、三角形プリズムに対して$0.50\pm0.41$ mm、それぞれ$0.40\pm0.35$ mmと$0.48\pm0.40$ mmの3マーカー結果と密に一致した。
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