Tracking and Mapping in Medical Computer Vision: A Review

要約

コンピュータビジョンアルゴリズムの能力が高まるにつれて、臨床システムにおけるその応用はより広範なものとなる。これらのアプリケーションには、大腸内視鏡検査や気管支内視鏡検査などの診断、生検、低侵襲介入、手術の誘導、器具の動きの自動化、術前スキャンを用いた画像誘導などが含まれる。これらのアプリケーションの多くは、医療シーン特有の視覚的性質に依存しており、このような環境で動作するアルゴリズムを設計する必要がある。 本総説では、医療用コンピュータビジョンにおける、手術と診断におけるカメラベースのトラッキングとシーンマッピングの分野の最新情報を提供する。まず、我々のレビュープロセスについて説明し、その結果、最終的に515の論文を取り上げた。そして、臨床アプリケーションにトラッキングとマッピングを必要とする方々のために、技術状況のハイレベルな要約と関連する背景を提供します。その後、現場で提供されているデータセットと、その設計の動機となった臨床ニーズについてレビューする。そして、アルゴリズム的な側面に踏み込み、最近の開発について要約する。この要約は、アルゴリズム設計者や、既製の手法の能力を理解しようとする人々にとって、特に有用であろう。我々は、変形可能な環境に対するアルゴリズムに焦点を当てつつ、剛体トラッキングとマッピングにおける本質的な構成要素についてもレビューする。この分野を要約した上で、トラッキングとマッピングの手法の現状について、将来のアルゴリズムの必要性、定量化の必要性、臨床応用の可能性と共に議論する。そして、研究の方向性と疑問点について述べる。我々は、変形可能な環境における臨床応用をサポートするために、新しい手法を設計したり、組み合わせたりする必要があり、トレーニングと評価のためのデータセットを収集することにもっと重点を置く必要があると結論づけている。

要約(オリジナル)

As computer vision algorithms increase in capability, their applications in clinical systems will become more pervasive. These applications include: diagnostics, such as colonoscopy and bronchoscopy; guiding biopsies, minimally invasive interventions, and surgery; automating instrument motion; and providing image guidance using pre-operative scans. Many of these applications depend on the specific visual nature of medical scenes and require designing algorithms to perform in this environment. In this review, we provide an update to the field of camera-based tracking and scene mapping in surgery and diagnostics in medical computer vision. We begin with describing our review process, which results in a final list of 515 papers that we cover. We then give a high-level summary of the state of the art and provide relevant background for those who need tracking and mapping for their clinical applications. After which, we review datasets provided in the field and the clinical needs that motivate their design. Then, we delve into the algorithmic side, and summarize recent developments. This summary should be especially useful for algorithm designers and to those looking to understand the capability of off-the-shelf methods. We maintain focus on algorithms for deformable environments while also reviewing the essential building blocks in rigid tracking and mapping since there is a large amount of crossover in methods. With the field summarized, we discuss the current state of the tracking and mapping methods along with needs for future algorithms, needs for quantification, and the viability of clinical applications. We then provide some research directions and questions. We conclude that new methods need to be designed or combined to support clinical applications in deformable environments, and more focus needs to be put into collecting datasets for training and evaluation.

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