May, 2023

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

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TL;DR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。
computer-assisted surgeryoptical tracking systemsurgical instrument localizationdeep learningimage-based pose estimation
发现论文，激发创造
  • 外科手术器械六自由度姿态估计的真实数据生成

    通过改进的仿真环境为外科机器人提供了大规模、多样化的 6D 姿态估计数据集，证明了所提系统在培训和评估外科机器人视觉算法方面的成功。

    Jun, 2024

  • 变体 X 射线成像几何中推进 6 个自由度工具姿态估计

    手术仪器的准确六自由度姿态估计可以大大改善治疗策略和手术结果。我们提出了一种通用的六自由度姿态估计方法，用于 X 射线系统中的数据获取，具有快速准确的物体姿态估计能力。该方法在公共基准测试中取得了竞争性的结果，并能跨越不同的姿势估计领域，提高手术精确性和患者治疗效果。

    May, 2024

  • 可视化插件：用于从微创手术视频中跟踪三维工具

    提出了一种基于 2D 分割的仪器追踪方法，通过几何变化和运动算法，实现对手术视频中仪器的标记和跟踪，验证了该方法在仪器追踪和微创手术实践中的应用潜力。

    Jan, 2024

  • 微创手术中仪器分割和跟踪方法的比较评估

    本文介绍了一项比较研究，探讨了在机器人以及传统腹腔镜手术中，基于视觉的不同方法用于器械分割和追踪的效果。研究表明，现代的深度学习方法在器械分割任务中表现优异，但结果还不完美。此外，合并不同方法的结果实际上显著提高了准确性。与此同时，器械追踪任务的结果表明，在传统腹腔镜手术中这仍然是一个待解决的挑战。

    May, 2018

  • 手术器械跟踪的并发分割和定位

    利用深度学习，将 2D 的手术工具姿态估计重构为热力图回归，与分割同时进行。实验证明，该方法可以显著提高性能，超越现有技术在 Retinal Microsurgery 和 MICCAI EndoVis Challenge 2015 的表现。

    Mar, 2017

  • 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

  • 学习如何在内窥镜视频中稳健地估计相机姿态

    该研究提出一种基于双目内窥镜深度估计和光流的深度声明网络，通过减小两个几何损失优化相机姿态估计，并且引入了两个自适应的像素权重映射来平衡贡献，实现在挑战性的内窥镜手术场景中更加鲁棒的相机姿态估计，具有推进微创外科领域相关任务（如 SLAM 或 3D 重建）的研究意义。

    Apr, 2023

  • 迷你创口手术器械在内窥镜图像和视频中的分割方法和数据集：现状综述

    该综述文章着重介绍了目前基于纯视觉的、不附加任何标记的单帧和带有时间信息的最小侵入性手术图像中手术工具分割和跟踪方法，重点关注深度学习方法和公开数据集的使用，讨论了存在的不足之处和未来发展的潜能。

    Apr, 2023

  • 通过单目摄像机实时进行航行和安全进入自然开口的头部姿态估计和三维神经表面重建

    我们使用 3D Slicer 作为基础平台，利用单目相机将人头进行 3D 模型重建，实时通过单目视觉传输头部姿态，并演示了利用 ArUco Marker 追踪工具实时指向头部姿态变化的可行性，为鼻咽拭子采集或插管等提供了一个可行的实时仿真平台。

    Jun, 2024

  • 基于像素概率的投影几何图形的稳健手术工具追踪

    通过基于图像的插槽检测算法和概率模型，估计手术机器人工具的相机到基座的变换和关节角度测量误差，展示了我们方法的有效性。

    Mar, 2024