SurgRIPE challenge: Benchmark of Surgical Robot Instrument Pose Estimation

要約

正確な機器のポーズ推定は、ロボット手術の将来に向けた重要なステップであり、自律外の手術タスクの実行などのアプリケーションを可能にします。
手術器具のポーズ推定のための視覚ベースの方法は、ツール追跡に対する実用的なアプローチを提供しますが、多くの場合、機器にマーカーを取り付ける必要があります。
最近、より多くの研究が、深い学習に基づいたマーカーのない方法の開発に焦点を当てています。
ただし、深い学習トレーニングに必要なグラウンドトゥルースインストゥルメントポーズを使用して、現実的な外科データを取得することは困難です。
手術機器のポーズ推定における問題に対処するために、2023年に医療画像コンピューティングとコンピューター支援介入に関する第26回国際会議とコンピューター支援介入（MICCAI）でホストされた外科ロボット計器ポーズ推定（Surgripe）チャレンジを導入します。この課題の目的は次のとおりです。
推定方法。
この課題は、既存の方法に対する精度と堅牢性の向上を示すいくつかの新しいアルゴリズムの開発につながりました。
Surgripe Datasetのパフォーマンス評価調査では、これらの高度なアルゴリズムがロボット手術システムに統合される可能性を強調し、より正確で自律的な外科的処置への道を開いています。
Surgripe Challengeは、この分野の新しいベンチマークを正常に確立し、外科ロボット計器の推定におけるさらなる研究開発を促進しました。

要約(オリジナル)

Accurate instrument pose estimation is a crucial step towards the future of robotic surgery, enabling applications such as autonomous surgical task execution. Vision-based methods for surgical instrument pose estimation provide a practical approach to tool tracking, but they often require markers to be attached to the instruments. Recently, more research has focused on the development of marker-less methods based on deep learning. However, acquiring realistic surgical data, with ground truth instrument poses, required for deep learning training, is challenging. To address the issues in surgical instrument pose estimation, we introduce the Surgical Robot Instrument Pose Estimation (SurgRIPE) challenge, hosted at the 26th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI) in 2023. The objectives of this challenge are: (1) to provide the surgical vision community with realistic surgical video data paired with ground truth instrument poses, and (2) to establish a benchmark for evaluating markerless pose estimation methods. The challenge led to the development of several novel algorithms that showcased improved accuracy and robustness over existing methods. The performance evaluation study on the SurgRIPE dataset highlights the potential of these advanced algorithms to be integrated into robotic surgery systems, paving the way for more precise and autonomous surgical procedures. The SurgRIPE challenge has successfully established a new benchmark for the field, encouraging further research and development in surgical robot instrument pose estimation.

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