PANS：面向实时稳健 bronchoscope 定位的概率空气道导航系统
计算机视觉与模式识别
2024-07-09 v1
摘要
准确的支气管镜定位对于肺部干预至关重要，能够提供空气道导航中的六自由度（DOF）。然而，当前基于视觉的方法在临床实践中鲁棒性常常受到影响，且在训练期未见的病例上难以实现实时且普适。为克服这些挑战，我们提出了一种 novel 概率空气道导航系统（PANS），通过蒙特卡罗方法结合姿态假设与似然值，实现稳健且实时的支气管镜定位。具体而言，我们的 PANS 通过多样化的视觉表征（例如，里程计和地标）引入两个关键模块，包括基于深度的运动推断（DMI）和支气管语义分析（BSA）。为生成支气管镜的姿态假设， 我们设计 DMI 以准确地在时间上传递姿态假设的估计。此外，为估计准确的姿态似然，我们设计 BSA 模块，通过有效区分内窥镜图像中相似的支气管区域，并引入一种新型指标来评估估计深度图与分割空气道结构之间的一致性。在该概率公式下，我们的 PANS 能够实现六自由度支气管镜定位，具备优异的精度和鲁棒性。对收集的肺部干预数据集（包含 10 例临床病例）进行的大量实验表明，PANS 在支气管分支深部定位的鲁棒性、普适性以及实时推理效率方面均优于现有方法。该提出的 PANS 充分展现了其在手术室中作为可靠工具的潜力，具有提升肺部干预质量与安全性的前景。
引用
@article{arxiv.2407.05554,
title = {PANS: Probabilistic Airway Navigation System for Real-time Robust Bronchoscope Localization},
author = {Qingyao Tian and Zhen Chen and Huai Liao and Xinyan Huang and Bingyu Yang and Lujie Li and Hongbin Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.05554},
year = {2024}
}