通过单眼内镜图像序列的结构深度信息来估计姿势
Shiyuan Liu1,2, Jingfan Fan1,3, Liugeng Zang1
1Beijing Engineering Research Center of Mixed Reality and Advanced Display, School of Optics and Photonics, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China.
Biomedical optics express
|January 15, 2024
概括
这项研究引入了一种新的方法,用于使用单眼内镜图像的结构深度信息来准确地估计内镜姿势. 该技术提高了在微创手术 (MIS) 中的外科可视化和精度.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 计算机视觉 计算机视觉
- 手术机器人手术机器人手术机器人手术机器人
背景情况:
- 最少侵入性手术 (MIS) 益于可视化和精度的提高.
- 对内镜摄像机的准确姿势估计对于增强的外科指导至关重要.
研究的目的:
- 提出一种用于内镜的新方法,使用单眼内镜图像序列的结构深度信息来估计姿势.
- 为了提高手术内内镜的准确性和可靠性,提出对MIS的估计.
主要方法:
- 使用图像结构差异 (ISD) 网络限制初始位置.
- 估计使用内镜图像深度信息的序列的姿势.
- 优化连续姿势估计与适应性边界约束.
主要成果:
- 在支气管镜检查中达到1.43毫米,在结肠镜检查数据集中达到3.64毫米的姿势估计误差.
- 对各种外科手术场景的实时性能满足要求.
- 在公共数据集上对内镜图像进行验证可靠的姿势估计.
结论:
- 拟议的方法提供了准确和可靠的手术内内镜姿势估计.
- 该技术增强了内镜图像的局部化,支持更安全,更有效的外科手术程序.
- 该方法在MIS中显示出临床应用的巨大潜力.


