MIS-NeRF:微创手术中的神经辐射场
Samad Barri Khojasteh1, David Fuentes-Jimenez2, Daniel Pizarro2
1Department of Electronics, Universidad de Alcala, Alcala de Henares, Madrid, Spain. samad.barri@uah.es.
概括
这项研究介绍了MIS-NeRF,一种新的神经辐射场方法,用于改进微创手术 (MIS) 中的3D重建. MIS-NeRF通过在手术期间准确的3D模型注册来增强增强现实 (AR) 病变定位.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 计算机视觉 计算机视觉
- 手术技术 手术技术
背景情况:
- 最少侵入性手术 (MIS) 可以减少创伤,但对精确的病变定位构成挑战.
- 增强现实 (AR) 系统旨在通过将手术前的3D模型叠加到手术内MIS图像上来改善可视化.
- 将3D模型精确地注册到MIS图像中是有效的AR辅助的关键,但又困难的步骤.
研究的目的:
- 开发和评估MIS-NeRF,一种新的神经辐射场 (NeRF) 方法,用于MIS中的高保真性手术内3D重建.
- 使用MIS-NeRF启动并提高3D模型的准确性,以MIS图像注册用于病变定位.
- 将NeRF方法适应MIS环境的特定挑战,例如移动光源和光谱亮点.
主要方法:
- 拟议的MIS-NeRF结合了摄像头中心输入来处理MIS固有的动态照明条件.
- 开发了一种经过修改的体积染技术,以便在重建过程中有效地管理镜像亮点.
- 使用规范化复合损失函数来提高表面重建的可靠性.
主要成果:
- MIS-NeRF成功地从合成数据和回顾性腹腔镜手术中重建了高保真度的肝脏和子宫表面.
- 这种方法显著减少了诸如高频噪声和镜像反射引起的凸起等常见的工件.
- 使用MIS-NeRF的代最接近点 (ICP) 注册实现了平均3.25mm的对齐误差,比现有方法高出15%.
结论:
- 在MIS中,MIS-NeRF提供了一个强大的解决方案,用于MIS中的高保真性手术内3D重建.
- 由MIS-NeRF促进的改进的注册准确性增强了基于AR的病变定位能力.
- 这一进步有望改善外科手术指导和MIS程序的结果.
