A New Method in Facial Registration in Clinics Based on Structure Light Images

要約

背景と目的: 脳神経外科では、情報と詳細を改善できる臨床画像と深度画像を融合することが手術に有益です。
既存の方法では、顔深度画像の登録が無効になることが多いことがわかりました。
深度情報を備えた従来の画像手法を豊富に提供するために、深度画像と従来の臨床画像を位置合わせする方法が検討されました。
方法：顔認識に利用できるC++ライブラリであるdlibライブラリを使用し、ストラクチャーライトカメラとCT画像から顔のキーポイントを認識した。
2 つのキー点群は、ICP 法による粗い位置合わせのために登録されました。
ICP法により粗位置合わせを行った後、微細位置合わせを終了しました。
結果: 粗い位置合わせと細かい位置合わせ後の RMSE は 0.995913 mm と低くなります。
従来の方法に比べて時間も短縮されます。
結論: 新しい方法は、構造光画像と CT からの顔の深さ画像を低い誤差でうまく登録することができ、これは脳神経外科の臨床応用において有望かつ効率的であると考えられます。

要約(オリジナル)

Background and Objective: In neurosurgery, fusing clinical images and depth images that can improve the information and details is beneficial to surgery. We found that the registration of face depth images was invalid frequently using existing methods. To abundant traditional image methods with depth information, a method in registering with depth images and traditional clinical images was investigated. Methods: We used the dlib library, a C++ library that could be used in face recognition, and recognized the key points on faces from the structure light camera and CT image. The two key point clouds were registered for coarse registration by the ICP method. Fine registration was finished after coarse registration by the ICP method. Results: RMSE after coarse and fine registration is as low as 0.995913 mm. Compared with traditional methods, it also takes less time. Conclusions: The new method successfully registered the facial depth image from structure light images and CT with a low error, and that would be promising and efficient in clinical application of neurosurgery.

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