CVPRJan, 2020

简单注册 -- 带有 HoloLens 的独立骨科导航

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TL;DR本研究介绍了一种使用增强现实技术的手术导航方法，涉及手术导航、注册任务、椎弓根螺丝置入等方面，使用 Microsoft HoloLens，通过对患者体表进行数字化，利用全息投影进行直观的导航反馈，初步实验表明该方法能够满足临床精度要求。
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发现论文，激发创造
  • AR 辅助神经外科系统的端到端评估

    评估 AR 辅助神经外科系统的不同技术并提出了一种新的技术来系统化评估过程。此外，在手术的准备和术中阶段基于相应的反馈进行更深入的调查，发现物理反馈可以显著减少由全息图位移引起的错误，而全息图上的缺乏视觉反馈对用户的三维感知不会产生显著影响。

    Nov, 2023

  • 脊柱手术无标记外科导航的连续姿态跟踪自动注册

    本文提出了一种无辐射方法的自动注册方案，使用深度神经网络自动解决腰椎融合手术的注册问题，并结合增强现实导航系统提供直观的手术引导。在公开数据集上验证了注册方法并获得较高的注册成功率和精度，在离体手术中也取得了良好的结果，展现了 RGB-D 数据在自动注册方法和增强现实引导中的潜力。

    Aug, 2023

  • 基于深度学习的点云配准用于增强现实引导下的手术

    深度学习在增强现实引导手术中的应用可能性进行了评估，通过使用医学成像和基于 HoloLens 2 的点云数据集来研究深度学习点云对图像到患者注册的效果，并发现在具有挑战性的数据集上传统注册流程仍然优于某些深度学习方法。

    May, 2024

  • 单目显微镜到 CT 图像配准：基于镫骨位姿估计的增强现实耳蜗植入手术

    通过进行 2D 到 3D 的注册和姿态估计，我们提出了一种不需要外部追踪设备，而可以将显微镜视频直接与术前计算机断层扫描（CT 扫描）进行配准的方法，从而为增强现实手术提供了准确且精确度较高的效果。

    Mar, 2024

  • 腹腔镜肝切除术中术前至术中图像融合增强现实方法的客观比较

    在腔镜肝切除手术中，增强现实是一种可视化模式，能够帮助医生在腔镜图像上投影肿瘤和嵌入在肝脏内的血管，通过将其映射到术中腔镜图像中，从而实现定位。该研究主要针对 2D 和 3D 标志物自动检测和标记，以及 3D-2D 配准任务进行深入探讨，并提出了当前限制和未来研究方向。

    Jan, 2024

  • 用于 2D/3D 配准的髋部 X 线解剖结构自动标注的高效鲁棒性方法

    这篇论文提出了一种使用神经网络技术和自动标记方法，在髋部手术中实现完全自动注册和识别标记，从而提高手术效率和精度。

    Nov, 2019

  • 下一代手术导航：手术器械多视图无标记 6 自由度姿态估计

    提出了一种高保真度的非标记光学跟踪系统，用于手术器械的本地化，采用多视角相机布置，利用深度学习方法和数据融合技术，对不同输入模型和相机位置进行评估和比较，并且取得了比文献中相关方法更好的平均误差结果，从而展示了手术器械无标记跟踪已经成为了现实。

    May, 2023

  • 使用多模态基准物的骨科手术即时增强现实

    本文提出了一种基于增强现实的手术支持系统，可以在不准备好的手术室中使用，通过多种手段提供导航，提高手术精度，从而减少手术时间。

    Jan, 2018

  • 神经外科术中学习预期外观进行术中注册

    我们提出了一种新颖的方法，通过学习预期的外观来进行术中患者到图像的注册。我们的方法利用术前成像合成手术显微镜下的特定于患者的预期视图，针对一系列预测的变换。我们的方法通过最小化光学显微镜下术中 2D 视图与合成预期纹理之间的差异来估计相机姿态。与传统方法相比，我们的方法将处理任务转移到术前阶段，从而减少低分辨率、扭曲和噪声术中图像的影响，这些因素通常会降低注册精度。我们在脑外科手术中的神经导航背景下应用了该方法。我们在合成数据和 6 个临床病例的回顾性数据上评估了我们的方法。我们的方法优于现有方法，并达到了当前临床标准的准确性。

    Oct, 2023

  • HoloPOCUS：便携式混合现实 3D 超声波追踪、重建和叠加

    提出了一种将超声成像信息叠加到用户视觉中的混合现实超声系统（MR-US），扩展了现有的 MR-US 方法以实现 3D 重建和投影，在常规探头的辅助下可用于手术导引，通过幽灵任务进行的用户研究显示了导航时间的显著改善。

    Aug, 2023