Estimation of Incision Patterns Based on Visual Tracking of Surgical Tools in Minimally Invasive Surgery
Notice bibliographique
Résumé
In minimally invasive surgery, the positions of surgical tools are important in multiple instruments set-up and procedures. Typically, each surgery requires 4–5 incision holes and for each specific procedure, the layout of points defines specific pattern. Taking advantage of this possible one-to-one relationship between a specific procedure in minimally invasive surgery and the incision patterns, such patterns can be utilized in tele-monitoring of trainee during an emulated surgical operation. For example, in performance evaluation of trainee, this procedure would automatically estimate and verify the initial incision pattern to that of the predefined expected template associated with a particular surgical procedure. In this paper, we propose and analyze two models, based on color and shape respectively, to reconstruct the pattern. Both approaches use image information only to reconstruct the incision patterns in three dimensional space. The challenge of monocular endoscopic view is the lack of depth perception which hindered the vision-based tracking of laparoscopic tools. To address the problem, we present a method to determine not only the spatial tip position of the surgical tools, but also their orientation with respect to the camera coordinate frame. Detailed formulation shows that how segmented tool edges and camera field of view localize the 3D orientations of tools. Then, 3D position of the tool tip is reconstructed using either color or edge detection method. Finally, the orientations and the position of tool tips uniquely determine the poses of the tools. From above procedures, geometrical models of cylindrical tools can be constructed in each sequence of mono-camera images. To further use the tracking result in order to localize the incision point, we computed the vectors of the cylindrical tool center lines at multiple poses at number of frames. Extracted incision point is further analyzed as a recognition pattern to map into the patients’ pre-operative incision procedure. Accuracy of 3D tool pose estimation and incision pattern is evaluated in real image sequences with known ground truth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».