基于SLAM的腹腔镜手术三维追踪系统
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了在微创手术中定位目标器官内部解剖结构的困难问题。通过提出一种实时单目三维追踪算法，并在ORB-SLAM2框架基础上进行优化，研究利用伪分割策略和几何先验，在术后注册任务中实现了稳健的三维追踪。实验表明，该系统能够有效应对快速运动、视野外场景、部分可见性和“器官-背景”相对运动等挑战。
该研究使用了轻量级的Segment Anything Model (SAM) 变体，并通过微调技术增强了其在外科手术场景中的泛化能力。通过结合在线点追踪器和经过微调的轻量级SAM模型构建了一个新的框架，用于外科器械分割。在EndoVis 2015数据集上，该方法的定量结果超过了半监督视频对象分割方法的最新水平，并且可以在单个GeForce RTX 4060 GPU上以超过25 FPS的推理速度运行。
