D 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;

Štítky

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.