基于形变感知 CT-US 域适应的实时患者专用肝内血管识别
计算机视觉与模式识别
2026-05-29 v1
摘要
目的：腹腔超声（LUS）通过实时可视化肝内血管来提高肝手术的安全性。然而，由于探头限制、复杂的血管结构以及组织变形，血管识别仍然困难。本工作旨在通过可变形超声增强，实现在变形条件下仍能保持稳健的实时、患者专用的血管识别。方法：使用术前 CT 血管标注生成通过优化的物理基渲染生成的合成超声数据， coupled with 域适应以实现内镜超声。该渲染过程在端到端地进行血管识别和患者专一性训练，无需术前超声。形变感知增强在渲染管道中模拟真实的内镜运动和组织变形。结果：在腹腔模拟器和有限的临床可行性实验（单病例临床评估）中，该框架实现了实时肝内血管分支识别，在新的患者姿势下保持性能。结论：该框架无需术前超声即可实现实时血管识别，支持技术可行性，但仍需多患者验证以提高可泛性和临床可行性。
引用
@article{arxiv.2605.29570,
title = {DefSynUS: Real-time Patient-specific Intrahepatic Vessel Identification via Deformation-Aware CT-US Domain Adaptation},
author = {Karl-Philippe Beaudet and Yordanka Velikova and Sidaty El Hadramy and Nassir Navab and Philippe Cattin and Juan Verde and Stéphane Cotin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.29570},
year = {2026}
}