単一透視画像からステントグラフトの3D形状をリアルタイム推定
Real-time 3D Shape Instantiation from Single Fluoroscopy Projection for Fenestrated Stent Graft Deployment
低線量の2D透視画像1枚からマーカー検出とRPnP法により、開窓型ステントグラフトの3D形状をリアルタイムに復元するフレームワークを提案し、3Dプリントファントムで1〜3mmの精度を実証した。
著者: Xiao-Yun Zhou, Jianyu Lin, Celia Riga, Guang-Zhong Yang, Su-Lin Lee
分類: cs.RO, cs.CV
原文アブストラクト
Robot-assisted deployment of fenestrated stent grafts in Fenestrated Endovascular Aortic Repair (FEVAR) requires accurate geometrical alignment. Currently, this process is guided by 2D fluoroscopy, which is uninformative and error prone. In this paper, a real-time framework is proposed to instantiate the 3D shape of a fenestrated stent graft based on only a single low-dose 2D fluoroscopic image. Firstly, the fenestrated stent graft was placed with markers. Secondly, the 3D pose of each stent segment was instantiated by the RPnP (Robust Perspective-n-Point) method. Thirdly, the 3D shape of the whole stent graft was instantiated via graft gap interpolation. Focal-Unet was proposed to segment the markers from 2D fluoroscopic images to achieve semi-automatic marker detection. The proposed framework was validated on five patient-specific 3D printed phantoms of aortic aneurysms and three stent grafts with new marker placements, showing an average distance error of 1-3mm and an average angle error of 4 degree.
関連論文
- 片手補助:単一チャネル内視鏡的粘膜下層剥離術における牽引のための連続体ロボット把持器医療ロボティクス
- 脳血管内治療における臨床医とAIの協働:自律性スペクトラムにわたるロボットナビゲーションのCopilot支援モードに関するin-vitroユーザー研究医療ロボティクス
- 低悪性度脾外傷の止血に向けた監督付き自律双腕吸引・焼灼システム医療ロボティクス
- 言語条件付き行動クローニングによる自律内視鏡ガイダンス医療ロボティクス
- MCP-Net:ロボットガイドワイヤ操作のためのリアルタイム冠動脈認識ネットワークとトポロジー解析医療ロボティクス
- 手術フェーズ認識と視覚追従を統合した自律腹腔鏡制御フレームワーク医療ロボティクス
