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Development and comparison of new hybrid motion tracking for bronchoscopic navigation

机译：用于支气管镜导航的新型混合运动跟踪的开发和比较

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摘要

This paper presents a new hybrid camera motion tracking method for bronchoscopic navigation combining SIFT, epipolar geometry analysis, Kalman filtering, and image registration. In a thorough evaluation, we compare it to state-of-the-art tracking methods. Our hybrid algorithm for predicting bronchoscope motion uses SIFT features and epipolar constraints to obtain an estimate for inter-frame pose displacements and Kalman filtering to find an estimate for the magnitude of the motion. We then execute bronchoscope tracking by performing image registration initialized by these estimates. This procedure registers the actual bronchoscopic video and the virtual camera images generated from 3D chest CT data taken prior to bronchoscopic examination for continuous bronchoscopic navigation. A comparative assessment of our new method and the state-of-the-art methods is performed on actual patient data and phantom data. Experimental results from both datasets demonstrate a significant performance boost of navigation using our new method. Our hybrid method is a promising means for bronchoscope tracking, and outperforms other methods based solely on Kalman filtering or image features and image registration.
机译：本文提出了一种新的混合式摄像机运动跟踪方法，该方法结合了SIFT，对极几何分析，卡尔曼滤波和图像配准，用于支气管镜导航。经过全面评估，我们将其与最新的跟踪方法进行了比较。我们的用于预测支气管镜运动的混合算法使用SIFT功能和对极约束来获取帧间姿势位移的估计值，并使用卡尔曼滤波来找到运动幅度的估计值。然后，我们通过执行由这些估计值初始化的图像配准来执行支气管镜跟踪。此过程记录实际的支气管镜视频和虚拟相机图像，这些图像是从在进行连续支气管镜导航的支气管镜检查之前获取的3D胸部CT数据生成的。对我们的新方法和最新方法的比较评估是对实际患者数据和幻象数据进行的。来自两个数据集的实验结果表明，使用我们的新方法可以显着提高导航性能。我们的混合方法是用于支气管镜跟踪的一种有前途的方法，并且优于仅基于卡尔曼滤波或图像特征和图像配准的其他方法。

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