Tracking and Mapping in Medical Computer Vision: A Comprehensive Review

Core Concepts

Computer Vision-Algorithmen werden in der klinischen Praxis immer wichtiger, insbesondere für Diagnostik, Interventionen und Chirurgie in medizinischen Umgebungen.

Abstract

Die Überprüfung konzentriert sich auf die Verwendung von Kamera-basiertem Tracking und Szenenkartierung in der Chirurgie und Diagnostik in der medizinischen Computer Vision. Es werden 515 Artikel behandelt, die den aktuellen Stand der Technik zusammenfassen, relevante Hintergrundinformationen liefern und auf die klinischen Anforderungen eingehen. Die Überprüfung umfasst auch die Diskussion über den aktuellen Stand der Tracking- und Mapping-Methoden sowie die Bedürfnisse für zukünftige Algorithmen und klinische Anwendungen. Es wird betont, dass neue Methoden entwickelt werden müssen, um klinische Anwendungen in verformbaren Umgebungen zu unterstützen und mehr Fokus auf die Datensammlung für Training und Evaluation zu legen.
Struktur:

Einführung
Überprüfungsprozess
Vorherige Überprüfungen
Medizinische Fachgebiete und relevante Anwendungen
Datensätze
Algorithmen

Stats

Die Überprüfung umfasst 515 Artikel.
Die Datensätze umfassen sowohl reale Gewebe- als auch simulierte Szenarien.
Es werden verschiedene Metriken wie IOU, PSNR, SSIM, MSE, RMSE, MAE, MedAE, Chamfer-Distanz, mAA, mAP, ATE, PCK, Forward-Backward, MMA, RPE, epe, Abs Rel, Sq Rel und δ verwendet.

Quotes

"Viele Organe, wie der Darm, können eine geringe Textur aufweisen, was das Abgleichen von Punkten zwischen Bildern erschwert." - Widya et al., 2019
"Die Überprüfung füllt die Lücke als Leitfaden für aktuelle algorithmische Fortschritte durch den gesamten Tracking- und Mapping-Prozess, eine Abdeckung der Quantifizierung und Daten sowie eine gründliche Diskussion über die Bedürfnisse für dieses Feld in der Zukunft." - Autor unbekannt

Key Insights Distilled From

Tracking and Mapping in Medical Computer Vision

by Adam Schmidt... at arxiv.org 03-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.11475.pdf

Deeper Inquiries

Wie können Computer Vision-Algorithmen in der medizinischen Bildanalyse die klinische Praxis verbessern?

Computer Vision-Algorithmen in der medizinischen Bildanalyse können die klinische Praxis auf verschiedene Weisen verbessern. Zunächst einmal ermöglichen sie eine präzisere Diagnose durch die automatisierte Analyse von medizinischen Bildern. Dies kann dazu beitragen, Krankheiten frühzeitig zu erkennen und die Genauigkeit der Diagnosen zu verbessern. Darüber hinaus können diese Algorithmen bei der Planung und Durchführung von chirurgischen Eingriffen unterstützen, indem sie Echtzeit-Feedback und präzise Bildführung bieten. Dies kann zu besseren Ergebnissen für die Patienten und einer höheren Effizienz in der klinischen Praxis führen. Darüber hinaus können Computer Vision-Algorithmen in der medizinischen Bildanalyse auch zur Überwachung von Krankheitsverläufen, zur personalisierten Medizin und zur Verbesserung der Patientenversorgung beitragen, indem sie eine datengesteuerte Entscheidungsfindung ermöglichen.

Welche Herausforderungen bestehen bei der Verwendung von Tracking- und Mapping-Methoden in der medizinischen Computer Vision?

Bei der Verwendung von Tracking- und Mapping-Methoden in der medizinischen Computer Vision gibt es mehrere Herausforderungen zu bewältigen. Eine der Hauptprobleme ist die Deformierbarkeit von Gewebe und Organen, die eine präzise Verfolgung und Kartierung erschwert. Darüber hinaus können Umgebungsbedingungen wie Blut, Flüssigkeiten oder Rauch die Bildqualität beeinträchtigen und die Genauigkeit der Algorithmen beeinflussen. Die begrenzte Verfügbarkeit von qualitativ hochwertigen Trainingsdaten und die Notwendigkeit von spezialisierten Algorithmen für die medizinische Umgebung sind weitere Herausforderungen. Darüber hinaus müssen Tracking- und Mapping-Methoden in der medizinischen Computer Vision oft in Echtzeit arbeiten, was zusätzliche Anforderungen an die Effizienz und Geschwindigkeit der Algorithmen stellt.

Wie können Simulationen und Phantome dazu beitragen, die Leistung von Tracking- und Mapping-Algorithmen zu bewerten?

Simulationen und Phantome spielen eine wichtige Rolle bei der Bewertung der Leistung von Tracking- und Mapping-Algorithmen in der medizinischen Computer Vision. Durch die Verwendung von simulierten Szenarien können Forscher die Algorithmen unter kontrollierten Bedingungen testen und die Leistung objektiv bewerten. Phantome, die realistische Gewebemodelle nachbilden, ermöglichen es, die Algorithmen in einer Umgebung zu testen, die der klinischen Realität nahe kommt. Diese Testumgebungen bieten eine Möglichkeit, die Genauigkeit, Robustheit und Effizienz der Algorithmen zu überprüfen, bevor sie in der klinischen Praxis eingesetzt werden. Darüber hinaus können Simulationen und Phantome dazu beitragen, neue Algorithmen zu validieren, Schwachstellen zu identifizieren und Verbesserungen vorzuschlagen, um die Leistungsfähigkeit von Tracking- und Mapping-Methoden in der medizinischen Computer Vision zu steigern.