An Optimization-based Baseline for Rigid 2D/3D Registration Applied to Spine Surgical Navigation Using CMA-ES

要約

整形外科用ロボットのナビゲーション システムには、堅牢かつ効率的な最適化ベースの 2D/3D 登録フレームワークが不可欠です。
手術中に手術器具やインプラントの正確な位置情報を提供できます。
近年、人工知能技術は急速に進歩していますが、2D/3D レジストレーションの分野では、従来の最適化ベースのレジストレーション手法が依然として不可欠です。この手法の優れた精度により、学習ベースの後処理ステップとして考慮することができます。
これにより、登録の信頼できる保証が提供されます。
この論文では、CMA-ES アルゴリズムに基づいた粗いものから細かいものへの位置合わせフレームワークを紹介します。
私たちは、脊椎のさまざまな部分からのデータを使用して、メソッドの集中的なテストを実施しました。
この結果は、実際の整形外科脊椎手術の臨床データに対する提案されたフレームワークの有効性を示しています。
この研究は、これまでの研究で採用された最適化ベースの手法を補完する追加の拡張とみなすことができます。

要約(オリジナル)

A robust and efficient optimization-based 2D/3D registration framework is crucial for the navigation system of orthopedic surgical robots. It can provide precise position information of surgical instruments and implants during surgery. While artificial intelligence technology has advanced rapidly in recent years, traditional optimization-based registration methods remain indispensable in the field of 2D/3D registration.he exceptional precision of this method enables it to be considered as a post-processing step of the learning-based methods, thereby offering a reliable assurance for registration. In this paper, we present a coarse-to-fine registration framework based on the CMA-ES algorithm. We conducted intensive testing of our method using data from different parts of the spine. The results shows the effectiveness of the proposed framework on real orthopedic spine surgery clinical data. This work can be viewed as an additional extension that complements the optimization-based methods employed in our previous studies.

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