Guide3D: A Bi-planar X-ray Dataset for 3D Shape Reconstruction

要約

血管内手術ツールの再構築は、血管内手術の重要なステップである血管内ツールのナビゲーションを進歩させる重要な要素となります。
ただし、公的に利用可能なデータセットが不足しているため、新しい機械学習アプローチの開発と検証が大幅に制限されています。
さらに、バイプラナースキャナーなどの特殊な機器が必要なため、これまでの研究のほとんどは単平面透視技術を採用しており、そのため単一ビューからのデータしか取得できず、再構成精度が大幅に制限されていました。
このギャップを埋めるために、3D 再構成用の 2 平面 X 線データセットである Guide3D を導入します。
このデータセットは、現実世界の設定で撮影された、手動で注釈が付けられた高解像度の二平面透視ビデオのコレクションを表します。
臨床設定を反映したシミュレートされた環境内でデータセットを検証することで、現実世界のアプリケーションへの適用可能性が確認されます。
さらに、今後の研究の強力なベースラインとして機能する、ガイドライト形状予測の新しいベンチマークを提案します。
Guide3D は、高度なセグメンテーションおよび 3D 再構成技術のためのプラットフォームを提供することで本質的なニーズに対処するだけでなく、より正確で効率的な血管内手術介入の開発も支援します。
私たちのプロジェクトは https://airvlab.github.io/guide3d/ で入手できます。

要約(オリジナル)

Endovascular surgical tool reconstruction represents an important factor in advancing endovascular tool navigation, which is an important step in endovascular surgery. However, the lack of publicly available datasets significantly restricts the development and validation of novel machine learning approaches. Moreover, due to the need for specialized equipment such as biplanar scanners, most of the previous research employs monoplanar fluoroscopic technologies, hence only capturing the data from a single view and significantly limiting the reconstruction accuracy. To bridge this gap, we introduce Guide3D, a bi-planar X-ray dataset for 3D reconstruction. The dataset represents a collection of high resolution bi-planar, manually annotated fluoroscopic videos, captured in real-world settings. Validating our dataset within a simulated environment reflective of clinical settings confirms its applicability for real-world applications. Furthermore, we propose a new benchmark for guidewrite shape prediction, serving as a strong baseline for future work. Guide3D not only addresses an essential need by offering a platform for advancing segmentation and 3D reconstruction techniques but also aids the development of more accurate and efficient endovascular surgery interventions. Our project is available at https://airvlab.github.io/guide3d/.

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