Robuste chirurgische Wahrnehmung durch lernbasierte Punktwolkenübereinstimmung

Основні поняття

Ein lernbasierter Ansatz zur Punktwolkenübereinstimmung wird in ein chirurgisches Wahrnehmungsframework integriert, um die Datenassoziation bei großen Gewebedeformationen zu verbessern.

Анотація

Das vorgeschlagene SuPerPM-Framework basiert auf dem SuPer-Framework und integriert einen lernbasierten Ansatz zur Punktwolkenübereinstimmung, um die Datenassoziation bei der Gewebeverfolgung und -rekonstruktion zu verbessern.

Zunächst wird eine kurze Einführung in das SuPer-Framework gegeben, das die Rekonstruktion und Verfolgung der gesamten Szene, einschließlich der chirurgischen Instrumente und des verformbaren Weichgewebes, ermöglicht. Der Schwerpunkt liegt auf der Gewebeverfolgung.

Um die Datenassoziation zu verbessern, wird ein lernbasiertes Punktwolkenübereinstimmungsmodell namens Lepard in das SuPer-Framework integriert. Lepard extrahiert mehrstufige geometrische Merkmale und verwendet einen Transformer-Block, um die Punktwolkenmerkmale weiter zu verbessern. Dadurch kann es große Deformationen effektiv handhaben.

Da chirurgische Szenen oft flache Gewebeoberflächen mit weniger ausgeprägten Merkmalen aufweisen, wird eine Pipeline vorgestellt, um Trainingsdaten für die Feinabstimmung von Lepard zu generieren. Dazu wird die Position-Based-Dynamics-Simulation verwendet, um physikalisch korrekte Zuordnungen zwischen verformten Punktwolkenpaaren zu erstellen.

Umfangreiche Experimente auf öffentlichen und neu erhobenen endoskopischen Datensätzen zeigen, dass das vorgeschlagene SuPerPM-Framework die Leistung des Baselines SuPer übertrifft und auch besser abschneidet als andere state-of-the-art-Methoden zur Verfolgung und Rekonstruktion deformierbarer Szenen.

Статистика

Die Reprojektionsfehler für die Gewebepunkte auf dem SupDef-T2-Datensatz sind im Durchschnitt 34,5 (Standardabweichung 23,6) Pixel für das feinabgestimmte SuPerPM-Modell.

Цитати

"SuPerPM surpasses its baseline, SuPer, upon which it is built. However, when replacing the ICP cost Licp with the correspondence cost Lcorr, derived using the pre-trained Lepard model, there's a potential for performance degradation due to the large gap between the surgical data and data used to train Lepard, especially for data with larger deformations (SupDef-T2 and SupDef-T3)."
"By fine-tuning the Lepard model using data generated through the PBD-based synthesis pipeline, we significantly reduce the reprojection errors."

Ключові висновки, отримані з

SuPerPM

by Shan Lin,Alb... о arxiv.org 03-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2309.13863.pdf

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