Spårning posen av instrument är ett centralt problem i bildstyrd kirurgi. För mikroskopiska scenarier används optisk koherenstomografi (OCT) i allt högre grad som en avbildningsmetod. OCT är lämplig för korrekt pose uppskattning på grund av sin mikrometer spännvidd upplösning och volymetrisk synfält. Dock OCT bildbehandling är utmanande på grund av spräckliga buller och reflektion artefakter utöver bildernas 3D natur. Vi tar upp estimering från OCT volymdata med en ny djupinlärning-baserad spårningsram. För detta ändamål designar vi en ny 3D-konvolutionella neurala nätverk (CNN) arkitektur för att direkt förutsäga 6D-pose av en liten markör geometri från OCT volymer. Vi använder en sexpod robot för att automatiskt förvärva märkta datapunkter som vi använder för att träna 3D CNN arkitekturer för multi-output regression. Vi använder denna uppsättning för att ge en fördjupad analys av djupinlärning-baserad pose uppskattning från volymer. Särskilt visar vi att utnyttjandet av volyminformation för pose estimering ger högre noggrannhet än att förlita sig på 2D-representationer med djupinformation. Genom att stödja denna observation ger vi kvantitativa och kvalitativa resultat som 3D CNN effektivt utnyttjar markörobjektens djupstruktur. När det gäller den djupa inlärningsaspekten presenterar vi effektiva designprinciper för 3D CNNs, med hjälp av insikter från 2D djupinlärning gemenskapen. I synnerhet presenterar vi Inception3D som en ny arkitektur som fungerar bäst för vår applikation. Vi visar att vår djupt lärande strategi når fel i vår mark-sanning etiketts resolution. Vi uppnår ett genomsnittsfel på 14,89 ± 9,3 μm respektive 0,096 ± 0,072 ° för positions- och orienteringsinlärning.
Gessert m.fl. I REF föreslogs ett 3D-konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för att segmentera och uppskatta posen av en liten markörgeometri från OCT-volymer direkt med ett medelvärde av 14,89 ± 9,3 μm.
A deep learning approach for pose estimation from volumetric OCT data
{'venue': None, 'journal': 'Medical Image Analysis', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}