KST-Mixer：用于结肠形状估计的运动学时空数据混合器
计算机视觉与模式识别
2023-02-03 v1
摘要
我们提出一种时空混合运动学数据估计方法，用于估计因肠镜插入导致变形的结肠形状。为减少器官穿孔等并发症，需要内镜跟踪或引导医生到达目标位置的导航系统。尽管许多先前方法聚焦于支气管镜和手术内镜的跟踪，提出的结肠镜跟踪方法寥寥无几。这是因为结肠在肠镜插入过程中大幅变形，该变形引起显著的跟踪误差。跟踪过程应考虑结肠变形。我们提出一种使用运动学时空数据混合器（KST-Mixer）的结肠形状估计方法，可用于肠镜插入结肠期间。结肠镜与结肠的运动学数据，包括其中心线的位置和方向，通过电磁和深度传感器获取。所提方法沿空间和时间轴将数据分为子组。KST-Mixer提取运动学特征并沿空间和时间轴多次混合。我们在体模研究中评估了结肠形状估计精度。所提方法达到11.92 mm的平均欧氏距离误差，为先前方法中最小。统计分析表明，与先前方法相比所提方法显著降低了误差。
引用
@article{arxiv.2302.00899,
title = {KST-Mixer: Kinematic Spatio-Temporal Data Mixer For Colon Shape Estimation},
author = {Masahiro Oda and Kazuhiro Furukawa and Nassir Navab and Kensaku Mori},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.00899},
year = {2023}
}
备注
Accepted paper as an oral presentation at Joint MICCAI workshop 2022, AE-CAI/CARE/OR2.0. Received the Outstanding Paper Award