3D soft-tissue tracking using spatial-color joint probability distribution and thin-plate spline model
3D soft-tissue tracking using spatial-color joint probability distribution and thin-plate spline model
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使用空间颜色联合概率分布和薄板样条模型的 3D 软组织跟踪
DOI：
10.1016/j.patcog.2014.03.020
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发表时间：
2014-09
影响因子：
8
通讯作者：
Philippe Poignet
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bo Yang;Wai-Keung Wong;Chao Liu;Philippe Poignet
针对机器人辅助微创手术中组织运动的测量问题，提出了基于立体内窥镜的视觉跟踪技术。然而，由于手术期间复杂的变形、不良的成像条件、镜面反射和其他动态效应，组织表面的精确3D跟踪仍然具有挑战性。本研究采用了一个强大的和有效的三维跟踪方案，两个独立的递归过程，即基于核的帧间运动估计和基于模型的帧内三维匹配。在第一个过程中，目标区域表示在联合空间颜色空间的鲁棒估计。通过定义一个概率相似性度量，一个基于均值漂移的迭代算法推导出的目标区域在一个新的图像中的定位。在第二个过程中，薄板样条模型用于拟合目标区域周围的组织表面的3D形状。基于一个有效的二阶最小化技术的迭代算法推导出计算最优模型参数。这两个过程可以并行计算。它们的输出被组合以恢复关于目标区域的3D信息。使用daVinci®手术机器人平台采集的体模心脏视频和体内视频以及具有已知基础事实的合成数据集来验证所提出的方法的性能。
Visual tracking techniques based on stereo endoscope are developed to measure tissue motion in robot-assisted minimally invasive surgery. However, accurate 3D tracking of tissue surfaces remains challenging due to complicated deformation, poor imaging conditions, specular reflections and other dynamic effects during surgery. This study employs a robust and efficient 3D tracking scheme with two independent recursive processes, namely kernel-based inter-frame motion estimation and model-based intra-frame 3D matching. In the first process, target region is represented in joint spatial-color space for robust estimation. By defining a probabilistic similarity measure, a mean-shift-based iterative algorithm is derived for location of the target region in a new image. In the second process, the thin-plate spline model is used to fit the 3D shape of tissue surfaces around the target region. An iterative algorithm based on an efficient second-order minimization technique is derived to compute optimal model parameters. The two processes can be computed in parallel. Their outputs are combined to recover 3D information about the target region. The performance of the proposed method is validated using phantom heart videos and in vivo videos acquired by the daVinci® surgical robotic platform and a synthesized data set with known ground truth.
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DOI：
10.1109/cvpr.2003.1211432
发表时间：
2003-06
期刊：
2003 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2003. Proceedings.
影响因子：
--
作者：
A. Elgammal;R. Duraiswami;L. Davis
通讯作者：
A. Elgammal;R. Duraiswami;L. Davis
DOI：
10.1007/978-3-319-00846-2_92
发表时间：
2014
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Angelica I. Avilés;A. Casals
通讯作者：
Angelica I. Avilés;A. Casals
影响因子：
9.2
作者：
Benhimane, S.;Malis, E.
通讯作者：
Malis, E.
DOI：
10.1109/iccv.2003.1238383
发表时间：
2003-10
期刊：
Proceedings Ninth IEEE International Conference on Computer Vision
影响因子：
--
作者：
Changjiang Yang;R. Duraiswami;N. Gumerov;L. Davis
通讯作者：
Changjiang Yang;R. Duraiswami;N. Gumerov;L. Davis
影响因子：
4.6
作者：
Ortmaier, T;Gröger, M;Hirzinger, G
通讯作者：
Hirzinger, G