Dense 3D Reconstruction Through Lidar: A Comparative Study on Ex-vivo Porcine Tissue

要約

新しいセンシング技術とより高度な処理アルゴリズムにより、コンピューター統合手術が変革されています。
研究者らは視覚ベースの手術支援のための深度センシングと 3D 再構成を積極的に研究していますが、低侵襲手術のために腹腔のリアルタイムで正確かつ堅牢な 3D 表現を実現することは依然として困難です。
したがって、この研究では、新鮮な体外ブタ組織の定量的テストを使用して、3D レーザーベースの飛行時間センサー (ライダー) が解剖学的表面再構成を実行できる品質を徹底的に特徴付けます。
グラウンドトゥルースの表面形状は市販のレーザー スキャナーでキャプチャされ、結果として得られる符号付きエラー フィールドは厳密な統計ツールを使用して分析されます。
内視鏡画像からの最新の学習ベースのステレオ マッチングと比較すると、飛行時間型センシングは、より高い精度、より低い処理遅延、より高いフレーム レート、およびセンサー距離や低照度に対する優れた堅牢性を実証します。
さらに、さまざまな組織サンプルにわたるライダー測定の精度に対する近赤外光の透過の潜在的な悪影響について報告し、脂肪や肝臓とは対照的に筋肉の測定深度オフセットが顕著であることを特定しました。
私たちの発見は、術中の 3D 認識における LIDAR の可能性を強調し、補完的な飛行時間型イメージングとスペクトル イメージングを組み合わせた新しい方法の可能性を示しています。

要約(オリジナル)

New sensing technologies and more advanced processing algorithms are transforming computer-integrated surgery. While researchers are actively investigating depth sensing and 3D reconstruction for vision-based surgical assistance, it remains difficult to achieve real-time, accurate, and robust 3D representations of the abdominal cavity for minimally invasive surgery. Thus, this work uses quantitative testing on fresh ex-vivo porcine tissue to thoroughly characterize the quality with which a 3D laser-based time-of-flight sensor (lidar) can perform anatomical surface reconstruction. Ground-truth surface shapes are captured with a commercial laser scanner, and the resulting signed error fields are analyzed using rigorous statistical tools. When compared to modern learning-based stereo matching from endoscopic images, time-of-flight sensing demonstrates higher precision, lower processing delay, higher frame rate, and superior robustness against sensor distance and poor illumination. Furthermore, we report on the potential negative effect of near-infrared light penetration on the accuracy of lidar measurements across different tissue samples, identifying a significant measured depth offset for muscle in contrast to fat and liver. Our findings highlight the potential of lidar for intraoperative 3D perception and point toward new methods that combine complementary time-of-flight and spectral imaging.

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