2014
Towards an Accurate Tracking of Liver Tumors for Augmented Reality in Robotic Assisted Surgery
HAOUCHINE, Nazim; Jeremie DEQUIDT; Igor PETERLÍK; Erwan KERRIEN; Marie-Odile BERGER et al.Základní údaje
Originální název
Towards an Accurate Tracking of Liver Tumors for Augmented Reality in Robotic Assisted Surgery
Autoři
HAOUCHINE, Nazim; Jeremie DEQUIDT; Igor PETERLÍK; Erwan KERRIEN; Marie-Odile BERGER a Stephane COTIN
Vydání
Hong Kong, China, International Conference on Robotics and Automation (ICRA), od s. 4121 - 4126, 6 s. 2014
Nakladatel
IEEE
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Stať ve sborníku
Obor
10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele
Hongkong
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání
tištěná verze "print"
Odkazy
Označené pro přenos do RIV
Ano
Kód RIV
RIV/00216224:14610/14:00078002
Organizační jednotka
Ústav výpočetní techniky
ISBN
978-1-4799-3686-1
UT WoS
000377221104023
EID Scopus
2-s2.0-84961288584
Klíčová slova anglicky
augmented reality;image motion analysis;medical image processing;object tracking;augmented reality;
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 5. 4. 2017 13:20, Mgr. Marta Novotná Buršíková
Anotace
V originále
This article introduces a method for tracking the internal structures of the liver during robot-assisted procedures. Vascular network, tumors and cut planes, computed from pre-operative data, can be overlaid onto the laparoscopic view for image-guidance, even in the case of large motion or deformation of the organ. Compared to current methods, our method is able to precisely propagate surface motion to the internal structures. This is made possible by relying on a fast yet accurate biomechanical model of the liver combined with a robust visual tracking approach designed to properly constrain the model. Augmentation results are demonstrated on in-vivo sequences of a human liver during robotic surgery, while quantitative validation is performed on an ex-vivo porcine liver experimentation. Validation results show that our approach gives an accurate surface registration with an error of less than 6mm on the position of the tumor.