导航辅助脊柱手术中严重截断数据下的基准标记恢复与检测
图像与视频处理
2022-10-12 v3 人工智能
计算机视觉与模式识别
摘要
基准标记（fiducial markers）常用于导航辅助的微创脊柱手术（MISS），它们有助于将图像坐标转换到真实世界坐标。实践中，由于术中使用的C形臂锥束计算机断层扫描（CBCT）系统探测器尺寸有限，这些标记可能位于视场（FOV）之外。因此，CBCT体积中重建出的标记存在伪影且形状畸变，给导航造成障碍。本工作中，我们提出两种基准标记检测方法：从畸变标记中直接检测（直接法）与标记恢复后检测（恢复法）。对于重建体积中畸变标记的直接检测，提出了一种使用两个神经网络与常规圆检测算法的高效自动标记检测方法。对于标记恢复，提出了一种任务特定的学习策略，以从严重截断数据中恢复标记。随后，应用常规标记检测算法进行位置检测。两种方法在模拟数据与真实数据上评估，均取得小于0.2 mm的标记配准误差。我们的实验表明，直接法能够准确检测畸变标记，而采用任务特定学习的恢复法在各种数据集上具有高鲁棒性与泛化能力。
引用
@article{arxiv.2108.13844,
title = {Fiducial marker recovery and detection from severely truncated data in navigation assisted spine surgery},
author = {Fuxin Fan and Björn Kreher and Holger Keil and Andreas Maier and Yixing Huang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.13844},
year = {2022}
}