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J-GLOBAL ID：201902282283314151   整理番号：19A2340263

組織ファントムからの外科針の自動抽出【JST・京大機械翻訳】

Automated Extraction of Surgical Needles from Tissue Phantoms

著者 (5件)： Sundaresan Priya (AUTOLAB at UC Berkeley) ,  Thananjeyan Brijen (AUTOLAB at UC Berkeley) ,  Chiu Johnathan (AUTOLAB at UC Berkeley) ,  Fer Danyal (UC San Francisco East Bay) ,  Goldberg Ken (AUTOLAB at UC Berkeley)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： CASE  ページ： 170-177  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： シリコンファントムから埋め込まれた縫合針の自動抽出の外科的サブタスクを考察し,キャリブレーション,針セグメンテーション,把持計画,および経路計画から成る4ステップアルゴリズムを提案した。著者らは,da Vinci研究キット(dVRK)を用いて針の自律的抽出を実行した。提案したキャリブレーション法は,標準剛体変換を用いた2.0mm変換誤差と比較して,dVRKエンドエフェクタとそのオーバーヘッド内視鏡立体カメラの間の平均1.3mm変換誤差をもたらした。針が検出された143/160の画像において,針分割アルゴリズムは97.20%の精度で適切な把握点を計画し,画像の85.31%における抽出を達成するために適切なプル軌跡を計画した。50%の信頼度でセグメント化された画像については,把持またはプル予測における誤差は発生しなかった。25~50%の信頼度で分割された画像において,誤った把持は計画されていなかったが,誤った牽引は6.45%の症例において計画された。100件の身体試験では,dVRKは75%の症例で針を成功裏に把握し,把握が確保された症例の70.7%において完全に抽出された針を完全に抽出した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ケイ素 ,  内視鏡 ,  *外科学 ,  *ファントム ,  アルゴリズム ,  軌跡 ,  画像 ,  信頼度 ,  予測 ,  セグメンテーション
準シソーラス用語： ステレオカメラ ,  オーバヘッド ,  自律性 ,  da Vinci ,  *自動抽出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 組織 ,  ファントム ,  外科 ,  針 ,  自動抽出