Abstract. Purpose: This paper presents a scheme for generating virtual intraoperative CT scans in order to improve surgical completeness in Endoscopic Sinus Surgeries (ESS). Approach: The work presents three methods, the tip motion-based, the tip trajectory-based, and the instrument based, along with non-parametric smoothing and Gaussian Process Regression, for virtual intraoperative CT generation. Results: The proposed methods studied and compared on ESS performed on cadavers. Surgical results show all three methods improve the Dice Similarity Coefficients > 86%, with F-score > 92% and precision > 89.91%. The tip trajectory-based method was found to have best performance and reached 96.87% precision in surgical completeness evaluation. Conclusions: This work demonstrated that virtual intraoperative CT scans improves the consistency between the actual surgical scene and the reference model, and improves surgical completeness in ESS. Comparing with actual intraoperative CT scans, the proposed scheme has no impact on existing surgical protocols, does not require extra hardware other than the one is already available in most ESS overcome the high costs, the repeated radiation, and the elongated anesthesia caused by actual intraoperative CTs, and is practical in ESS.


翻译:目的:本文件介绍了制作虚拟手术内CT扫描的计划,目的是提高Endoscopic Sinus外科手术(ESS)的外科完整性。 方法: 工作介绍了三种方法,即: 以小动作为基础的小动作、以小曲轨迹为基础的小曲和以工具为基础的工具,以及非对称平滑和高斯进程倒退,以用于虚拟手术内CT的产生。结果: 所研究和比较的ESS在地籍上进行的拟议方法。 外科结果显示,所有三种方法都改善了Dice相似系数 > 86%, F点 > 92% 和精度 > 89.91%。 基于小曲轨迹的方法被认为表现最佳,在手术完整性评价方面达到96.87%的精确度。结论: 这项工作表明,虚拟的内科CT扫描提高了实际外科手术场与参考模型的一致性,提高了ESSES的外科完整性。 与实际的内科CT扫描相符,拟议方案对现有的外科手术方案没有影响,不需要超过F点92%和精确 > 89.91%的外科手术规程外科手术外科手术外科手术外科手术外科手术外科手术。 在多数的内,实际和实际导致的高核辐射中,重复辐射中可以克服了高额辐射。

0
下载
关闭预览

相关内容

IEEE图像处理事务涵盖了新颖的理论,算法和体系结构,可在各种应用中形成、捕获、处理、通信、分析和显示图像、视频和多维信号。感兴趣的主题包括但不限于数学、统计和感知建模、表示、形成、编码、过滤、增强、还原、渲染、半色调、搜索和分析图像、视频和多维信号。感兴趣的应用包括图像和视频通信、电子成像、生物医学成像、图像和视频系统以及遥感。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/tip/
Python图像处理,366页pdf,Image Operators Image Processing in Python
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
【泡泡一分钟】LIMO:激光和单目相机融合的视觉里程计
泡泡机器人SLAM
11+阅读 · 2019年1月16日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【泡泡前沿追踪】跟踪SLAM前沿动态系列之IROS2018
泡泡机器人SLAM
29+阅读 · 2018年10月28日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
(TensorFlow)实时语义分割比较研究
机器学习研究会
9+阅读 · 2018年3月12日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
Overhead Image Factors for Underwater Sonar-based SLAM
Real-time Scalable Dense Surfel Mapping
Arxiv
5+阅读 · 2019年9月10日
Arxiv
3+阅读 · 2018年3月22日
Arxiv
6+阅读 · 2018年2月8日
VIP会员
相关VIP内容
Python图像处理,366页pdf,Image Operators Image Processing in Python
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
103+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
24+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
动物脑的好奇心和强化学习的好奇心
CreateAMind
10+阅读 · 2019年1月26日
【泡泡一分钟】LIMO:激光和单目相机融合的视觉里程计
泡泡机器人SLAM
11+阅读 · 2019年1月16日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
【泡泡前沿追踪】跟踪SLAM前沿动态系列之IROS2018
泡泡机器人SLAM
29+阅读 · 2018年10月28日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
(TensorFlow)实时语义分割比较研究
机器学习研究会
9+阅读 · 2018年3月12日
条件GAN重大改进!cGANs with Projection Discriminator
CreateAMind
8+阅读 · 2018年2月7日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员