要約
この論文では、外れ値に対して堅牢で、非剛体形状を位置合わせできる、新しいリアルタイムのロボット中心の 3D-2D 血管画像位置合わせアルゴリズムについて報告します。
血管インターベンションロボットのリアルタイム性能と正確な性能の両方を達成できた研究はほとんどありません。
この研究は、介入ロボット アプリケーションにおける高精度 3D-2D 位置合わせ技術と計算効率の要件を橋渡しします。
我々は、中心線ベースの血管 3D-2D 画像レジストレーション問題を反復 Perspective-n-Point (PnP) 問題として分類し、リー多様体に対して Levenberg-Marquardt ソルバーを使用することを提案します。
次に、最近開発された Reproducing Kernel Hilbert Space (RKHS) アルゴリズムが、典型的なロボット シナリオにおける「大から小へ」の問題を克服するために導入されています。
最後に、反復再重み付け最小二乗法を適用して、RKHS ベースの定式化を効率的に解決します。
実験によると、提案されたアルゴリズムは 50 Hz (リジッド) および 20 Hz (非リジッド) でレジストレーションを処理し、他の研究と同様に競合するレジストレーション精度が得られることが示されています。
結果は、我々の反復 PnP が将来の血管インターベンション ロボット アプリケーションに適していることを示しています。
要約(オリジナル)
This paper reports on a new real-time robot-centered 3D-2D vascular image alignment algorithm, which is robust to outliers and can align nonrigid shapes. Few works have managed to achieve both real-time and accurate performance for vascular intervention robots. This work bridges high-accuracy 3D-2D registration techniques and computational efficiency requirements in intervention robot applications. We categorize centerline-based vascular 3D-2D image registration problems as an iterative Perspective-n-Point (PnP) problem and propose to use the Levenberg-Marquardt solver on the Lie manifold. Then, the recently developed Reproducing Kernel Hilbert Space (RKHS) algorithm is introduced to overcome the “big-to-small” problem in typical robotic scenarios. Finally, an iterative reweighted least squares is applied to solve RKHS-based formulation efficiently. Experiments indicate that the proposed algorithm processes registration over 50 Hz (rigid) and 20 Hz (nonrigid) and obtains competing registration accuracy similar to other works. Results indicate that our Iterative PnP is suitable for future vascular intervention robot applications.
arxiv情報
| 著者 | Jingwei Song,Keke Yang,Zheng Zhang,Meng Li,Tuoyu Cao,Maani Ghaffari |
| 発行日 | 2024-01-11 09:07:51+00:00 |
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