Suture Thread Spline Reconstruction from Endoscopic Images for Robotic Surgery with Reliability-driven Keypoint Detection

要約

ロボット手術中の縫合糸の操作と送達のプロセスを自動化することは、外科用ロボット工学の最前線における顕著な問題です。このタスクを自動化することで、遠隔操作手術中の外科医の疲労を大幅に軽減し、より高いレベルの臨床的決定に対処するためにより多くの時間を費やすことができるからです。
作る。
現実の世界で自律的な縫合と縫合糸の操作を達成するには、正確な縫合糸の位置特定と再構成、つまり 2D ステレオ カメラの手術画像ペアから縫合糸の 3D 形状表現を作成するプロセスが必要です。
これは、スレッドで利用できるピクセル情報が限られていること、および照明や鏡面反射に対する感度が高いため、非常に困難な問題です。
信頼性の高いキーポイントと最小変動スプライン (MVS) スムージング最適化を使用して、セグメント化された手術画像ペアから 3D センターラインを構築する縫合糸再構成作業を提示します。
この方法は、以前の縫合糸再構成作業に匹敵し、把持点推定の精度が向上する可能性があります。
私たちのコードとデータセットは、https://github.com/ucsdarclab/thread-reconstruction で入手できます。

要約(オリジナル)

Automating the process of manipulating and delivering sutures during robotic surgery is a prominent problem at the frontier of surgical robotics, as automating this task can significantly reduce surgeons’ fatigue during tele-operated surgery and allow them to spend more time addressing higher-level clinical decision making. Accomplishing autonomous suturing and suture manipulation in the real world requires accurate suture thread localization and reconstruction, the process of creating a 3D shape representation of suture thread from 2D stereo camera surgical image pairs. This is a very challenging problem due to how limited pixel information is available for the threads, as well as their sensitivity to lighting and specular reflection. We present a suture thread reconstruction work that uses reliable keypoints and a Minimum Variation Spline (MVS) smoothing optimization to construct a 3D centerline from a segmented surgical image pair. This method is comparable to previous suture thread reconstruction works, with the possible benefit of increased accuracy of grasping point estimation. Our code and datasets will be available at: https://github.com/ucsdarclab/thread-reconstruction.

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