Surgical Tattoos in Infrared: A Dataset for Quantifying Tissue Tracking and Mapping

要約

内視鏡環境で組織を追跡およびマッピングする方法のパフォーマンスを定量化することは、画像誘導や医療介入や手術の自動化を可能にするために不可欠です。
これまでに開発されたデータセットは、厳格な環境や目に見えるマーカーを使用するか、収集後にアノテーターがビデオ内の顕著な点にラベルを付ける必要があります。
これらはそれぞれ、一般的ではない、アルゴリズムに可視である、またはコストがかかりエラーが発生しやすいです。
新しいラベリング手法と、その手法を使用するデータセットである Surgical Tattoos in Infrared (STIR) を紹介します。
STIR には永続的ですが、可視スペクトル アルゴリズムには見えないラベルがあります。
これは、組織点を IR 蛍光色素であるインドシアニン グリーン (ICG) で標識し、可視光ビデオ クリップを収集することによって行われます。
STIR は、生体内シーンと体外シーンの両方で、IR スペクトルでラベル付けされた開始点と終了点を持つ数百のステレオ ビデオ クリップで構成されます。
3,000 を超えるラベル付きポイントを備えた STIR は、追跡およびマッピング方法を定量化し、より適切な分析を可能にするのに役立ちます。
STIR の導入後、3D と 2D の両方のエンドポイント誤差と精度メトリクスを使用して、STIR で複数の異なるフレームベースの追跡方法を分析します。
STIR は https://dx.doi.org/10.21227/w8g4-g548 で入手できます。

要約(オリジナル)

Quantifying performance of methods for tracking and mapping tissue in endoscopic environments is essential for enabling image guidance and automation of medical interventions and surgery. Datasets developed so far either use rigid environments, visible markers, or require annotators to label salient points in videos after collection. These are respectively: not general, visible to algorithms, or costly and error-prone. We introduce a novel labeling methodology along with a dataset that uses said methodology, Surgical Tattoos in Infrared (STIR). STIR has labels that are persistent but invisible to visible spectrum algorithms. This is done by labelling tissue points with IR-fluorescent dye, indocyanine green (ICG), and then collecting visible light video clips. STIR comprises hundreds of stereo video clips in both in-vivo and ex-vivo scenes with start and end points labelled in the IR spectrum. With over 3,000 labelled points, STIR will help to quantify and enable better analysis of tracking and mapping methods. After introducing STIR, we analyze multiple different frame-based tracking methods on STIR using both 3D and 2D endpoint error and accuracy metrics. STIR is available at https://dx.doi.org/10.21227/w8g4-g548

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