SurgTrack: CAD-Free 3D Tracking of Real-world Surgical Instruments

要約

視覚ベースの手術ナビゲーションは、非侵襲性、コスト効率、柔軟性の利点によりますます注目を集めています。
特に、視覚ベースのナビゲーション システムの重要な要素は、手術器具の追跡です。
2D 機器追跡方法と比較して、3D 機器追跡は臨床現場でより幅広い価値を持っていますが、弱いテクスチャ、オクルージョン、および 3D レジストレーション用のコンピュータ支援設計 (CAD) モデルの欠如により、より困難でもあります。
これらの課題を解決するために、CAD 不要で堅牢な現実世界のアプリケーション向けの 2 段階の 3D 機器追跡方法である SurgTrack を提案します。
最初の登録段階では、機器の 3D 表現をモデリングする機器署名距離フィールド (SDF) を組み込み、CAD を使用しない 3D 登録を実現します。
これにより、ビデオストリームと登録された SDF モデルを照合することで、3D 空間内の機器の位置と方向を取得できます。
2 番目の追跡ステージでは、姿勢グラフ最適化モジュールを考案し、姿勢メモリ プールの履歴追跡結果を活用して追跡結果を最適化し、オクルージョンの堅牢性を向上させます。
さらに、Instrument3D データセットを収集し、手術器具の 3D トラッキングを包括的に評価します。
広範な実験により、当社の SurgTrack の優位性と拡張性が実証され、大幅な改善により最先端の製品を上回りました。
コードとデータセットは https://github.com/wenwucode/SurgTrack で入手できます。

要約(オリジナル)

Vision-based surgical navigation has received increasing attention due to its non-invasive, cost-effective, and flexible advantages. In particular, a critical element of the vision-based navigation system is tracking surgical instruments. Compared with 2D instrument tracking methods, 3D instrument tracking has broader value in clinical practice, but is also more challenging due to weak texture, occlusion, and lack of Computer-Aided Design (CAD) models for 3D registration. To solve these challenges, we propose the SurgTrack, a two-stage 3D instrument tracking method for CAD-free and robust real-world applications. In the first registration stage, we incorporate an Instrument Signed Distance Field (SDF) modeling the 3D representation of instruments, achieving CAD-freed 3D registration. Due to this, we can obtain the location and orientation of instruments in the 3D space by matching the video stream with the registered SDF model. In the second tracking stage, we devise a posture graph optimization module, leveraging the historical tracking results of the posture memory pool to optimize the tracking results and improve the occlusion robustness. Furthermore, we collect the Instrument3D dataset to comprehensively evaluate the 3D tracking of surgical instruments. The extensive experiments validate the superiority and scalability of our SurgTrack, by outperforming the state-of-the-arts with a remarkable improvement. The code and dataset are available at https://github.com/wenwucode/SurgTrack.

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