신경 렌더링을 통한 수술 중 등록 방법

Kernkonzepte

수술 중 신경 렌더링을 통해 3D 해부학적 구조와 2D 수술 영상 간의 등록을 수행하는 새로운 방법을 제안한다.

Zusammenfassung

이 논문에서는 수술 중 신경 외과 수술에서 3D/2D 등록을 위한 새로운 접근 방식인 크로스-모달 역 신경 렌더링을 제안한다. 이 방법은 해부학적 구조와 외모를 분리하는 암시적 신경 표현을 사용한다. 해부학적 구조는 사전에 학습되고 외모는 수술 중 이미지로 적응된다. 이를 통해 수술 현미경 이미지와 사전 MRI 스캔 간의 모달리티 갭을 해결한다. 학습된 신경 렌더링 엔진은 수술 카메라 자세를 최소화하는 손실 함수를 통해 최적화된다. 임상 사례 데이터에 대한 실험 결과, 제안된 방법이 최신 기술을 능가하고 현재 임상 등록 기준을 충족함을 보여준다.

Statistiken

수술 중 단일 뷰 등록을 위해 6자유도 자세 추정 문제로 접근한다.
제안된 방법은 수술실에 이미 존재하는 영상만을 사용하여 번거롭고 시간이 많이 소요되는 추가 영상 획득이나 광학 추적 시스템이 필요 없다.
제안된 방법은 기존 접근 방식보다 회전 오차 5도 미만 96%, 평행 이동 오차 5mm 미만 96%의 성능을 보인다.

Zitate

"우리는 수술 중 신경 외과 수술에서 3D/2D 등록을 위한 새로운 접근 방식인 크로스-모달 역 신경 렌더링을 제안한다."
"제안된 방법은 해부학적 구조와 외모를 분리하는 암시적 신경 표현을 사용하여 사전 MRI 스캔과 수술 현미경 이미지 간의 모달리티 갭을 해결한다."

Wichtige Erkenntnisse aus

Intraoperative Registration by Cross-Modal Inverse Neural Rendering

by Maximilian F... um arxiv.org 09-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.11983.pdf

Tiefere Fragen

수술 중 변형에 강인한 비강체 등록을 위해 이 방법을 어떻게 확장할 수 있을까?

제안된 방법을 비강체 등록에 강인하게 확장하기 위해서는, 현재의 NeRF(Neural Radiance Field) 구조에서 밀도 구성 요소를 수정하여 비강체 변형을 처리할 수 있도록 해야 합니다. 이를 위해, NeRF의 밀도 표현을 비강체 변형에 적응할 수 있는 형태로 변경하는 것이 필요합니다. 예를 들어, 비강체 변형을 모델링하기 위해 물리 기반의 모델이나 비선형 변형 모델을 통합할 수 있습니다. 이러한 접근은 수술 중 뇌의 변형을 보다 정확하게 반영할 수 있으며, 수술 중 발생하는 다양한 변형에 대해 더 나은 등록 성능을 제공할 수 있습니다. 또한, 비강체 변형을 처리하기 위해 추가적인 데이터 수집 및 학습이 필요할 수 있으며, 이를 통해 다양한 환자 및 수술 상황에 대한 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다.

제안된 방법의 성능이 수술 중 실시간 요구사항을 충족하기 위해서는 어떤 최적화가 필요할까?

제안된 방법이 수술 중 실시간 요구사항을 충족하기 위해서는 여러 가지 최적화가 필요합니다. 첫째, 렌더링 속도를 향상시키기 위해 NeRF의 구조를 최적화할 수 있습니다. 예를 들어, Instant-NGP와 같은 해시 그리드 인코딩을 활용하여 렌더링 속도를 높일 수 있습니다. 둘째, 포즈 추정 과정에서의 반복적인 최적화 단계를 줄이기 위해 초기 추정값을 개선하거나, 더 효율적인 최적화 알고리즘을 적용할 수 있습니다. 셋째, GPU와 같은 하드웨어 가속을 활용하여 연산 속도를 높이고, 메모리 사용량을 최적화하여 실시간 처리가 가능하도록 해야 합니다. 마지막으로, 데이터 전처리 및 후처리 과정에서의 병렬 처리를 통해 전체적인 처리 시간을 단축할 수 있습니다.

이 방법을 다른 의료 영상 모달리티(예: CT, PET)에 적용하여 확장할 수 있을까?

제안된 방법은 CT(Computed Tomography)나 PET(Positron Emission Tomography)와 같은 다른 의료 영상 모달리티에 적용하여 확장할 수 있습니다. 이러한 모달리티는 각각의 고유한 해부학적 정보와 이미징 특성을 제공하므로, NeRF의 구조를 조정하여 다양한 모달리티의 데이터를 효과적으로 처리할 수 있습니다. 예를 들어, CT 이미지를 사용하여 뼈 구조를 모델링하고, PET 이미지를 통해 대사 정보를 통합함으로써 보다 포괄적인 해부학적 및 기능적 정보를 제공할 수 있습니다. 이를 위해, 각 모달리티에 맞는 스타일 전이 기법을 적용하여 NeRF의 색상 구성 요소를 조정하고, 다양한 모달리티 간의 도메인 갭을 효과적으로 해소할 수 있는 하이퍼네트워크를 훈련시킬 수 있습니다. 이러한 접근은 수술 중 다양한 영상 데이터를 통합하여 보다 정확한 등록 및 내비게이션을 가능하게 할 것입니다.