3D 스테레오 비디오의 인간의 깊이 인식은 카메라 분리, 수렴 지점, 물체의 거리 및 친숙도에 따라 달라집니다. 이 백서는 이상적인 카메라 구성을 결정하기 위해 살아있는 오픈 하트 수술 중 신속하고 신뢰할 수 있는 테스트 데이터 수집을 위한 로봇화된 방법을 제시합니다.
외과 적 절차의 스테레오 3D 비디오는 의학 교육에 매우 유용하고 임상 의사 소통을 향상시킬 수 있습니다. 그러나 수술실과 수술장에 대한 접근이 제한됩니다. 그것은 멸균 환경이며, 물리적 공간은 외과 직원과 기술 장비로 붐비고 있습니다. 이 설정에서, 가려지지 않은 캡처 및 수술 절차의 현실적인 재현은 어렵습니다. 이 백서는 다양한 카메라 기준 거리와 수렴 거리에서 입체 3D 비디오의 신속하고 신뢰할 수 있는 데이터 수집방법을 제시합니다. 수술 중 최소한의 간섭으로 테스트 데이터를 수집하기 위해 높은 정밀도와 반복성으로 카메라가 듀얼 암 로봇의 각 손에 부착되었습니다. 로봇은 수술실에 천장에 장착되었습니다. 10mm의 증분 단계에서 50-240mm 사이의 기준거리와 1100mm 및 1400mm의 두 수렴 거리에서 다양한 테스트 위치를 통과하는 동기화된 카메라 움직임시퀀스를 수행하도록 프로그래밍되었습니다. 수술은 40 연속 5s 비디오 샘플을 허용하기 위해 일시 중지되었다. 총 10개의 수술 시나리오가 기록되었습니다.
수술에서 3D 시각화는 교육, 진단, 수술 전 계획 및 수술 후 평가1,2에 사용할 수 있습니다. 현실적인 깊이 지각은 정상 및 비정상적인 해부학의 이해3,4,5,6을 향상시킬 수 있습니다. 외과 적 수술의 간단한 2D 비디오 녹화는 좋은 시작입니다. 그러나, 깊이 지각의 부족은 비 외과 동료가 다른 해부학 구조 사이 antero 후방 관계를 완전히 이해하기 어렵게 만들 수 있고 그러므로 또한 해부학7,8,9,10의 오해의 리스크를 소개합니다.
3D 보기 환경은 (1) 카메라 구성이 도 1, (2) 기준 거리(카메라 간의 분리)에 도시된 대로 평행또는 토인일 수 있습니다. (3) 관심 있는 대상과 배경 등의 기타 장면 특성에 대한 거리. (4) 화면 크기 및 보기 위치와 같은 보기 장치의 특성1,11,12,13. (5) 시청자의 개별 선호도14,15.
3D 카메라 설정 설계는 주관적이거나 자동 평가에 사용되는 다양한 카메라 기준 거리 및 구성에서 녹화된 테스트 비디오를 캡처하는 것으로 시작됩니다16,17,18,19,20. 카메라 거리는 선명한 이미지를 캡처하기 위해 수술장에 일정해야합니다. 자동 초점이 손에 초점을 맞추기 위해 조정되기 때문에 고정 초점이 바람직합니다. 그러나 관심있는 장면이 수술 장일 때 이것은 쉽게 달성 할 수 없습니다. 운영실은 이러한 시설을 깨끗하게 유지하고 멸균해야 하기 때문에 접근 이 공간이 제한되어 있습니다. 기술 장비, 외과 의사 및 스크럽 간호사는 종종 좋은 시각적 개요와 효율적인 워크플로우를 확보하기 위해 환자 주위에 밀접하게 클러스터됩니다. 카메라 위치가 3D 시청 경험에 미치는 영향을 비교하고 평가하기 위해 모양, 크기 및 색상과 같은 개체 특성이 3D 시청 경험에 영향을 줄 수 있으므로 카메라 위치의 전체 테스트 범위가 동일한 장면을 기록해야 합니다.
같은 이유로, 카메라 위치의 완전한 테스트 범위는 다른 수술 절차에 반복되어야한다. 전체 위치 시퀀스는 높은 정확도로 반복되어야 합니다. 수술 환경에서는 기준기 거리의 수동 조정이 필요한 기존 방법22 또는 고정 기준 거리23 이 있는 다른 카메라 쌍을 공간 및 시간 제약 으로 인해 사용할 수 없습니다. 이 문제를 해결하기 위해 이 로봇 화된 솔루션이 설계되었습니다.
이 데이터는 수술실 천장에 장착된 듀얼 암 협업 산업용 로봇으로 수집되었습니다. 카메라는 로봇의 손목에 부착되어 그림 2와 같이 기준거리가 증가하는 아크 모양의 궤적을 따라 움직였다.
접근법을 보여주기 위하여는, 4개의 다른 선천적인 심장 결함을 가진 4명의 다른 환자에서 10개의 시험 시리즈가 기록되었습니다. 수술 이 중단이 가능할 때 장면이 선택되었습니다: 수술 수리 직전과 후에 박동하는 하트가 있습니다. 하트가 체포되었을 때도 시리즈가 만들어졌습니다. 수술은 3 분 및 20 초 동안 일시 중지되어 40 개의 5 ssequences를 수집하여 다양한 카메라 수렴 거리와 기준 거리의 40 개5 ssequences를 수집하여 장면을 캡처했습니다. 이 동영상은 나중에 처리 후 3D로 임상 팀을 위해 표시되었으며, 3D 비디오가 0-5에서 얼마나 현실적인지 평가했습니다.
토에이드 인 스테레오 카메라의 수렴 지점은 두 이미지의 중심점이 만나는 곳입니다. 수렴 지점은 원칙적으로 개체 앞, 내부 또는 뒤에 배치할 수 있으며 그림 1A-C를 참조할 수 있습니다. 수렴점이 오브젝트 앞에 있을 때, 오브젝트가 왼쪽 카메라 이미지에 대한 중간선 왼쪽과 오른쪽 카메라 이미지의 중간선 오른쪽에 표시됩니다(그림 1A). 반대로 수렴점이 오브젝트 뒤에 있을 때 적용됩니다(그림 1B). 수렴점이 오브젝트에 있을 때, 객체는 카메라를 이미지(그림 1C)의 중간선에도 표시하며, 이미지를 병합하는 데 가늘게 뜨지 않으므로 가장 편안하게 볼 수 있을 것입니다. 편안한 스테레오 3D 비디오를 얻으려면 수렴 지점에 위치해야 하며, 관심 있는 대상은 시청자가 자발적으로 외측(exotropia)을 가늘게 뜨게 해야 합니다.
이 데이터는 듀얼 암 협업 산업용 로봇을 사용하여 수집하여 카메라를 배치하였다(그림 2A-B). 로봇의 무게는 장비 없이 38kg입니다. 로봇은 본질적으로 안전합니다. 예기치 않은 영향을 감지하면 이동이 중지됩니다. 이 로봇은 5메가픽셀 카메라를 C-마운트 렌즈로 배치하도록 프로그래밍되었으며, 미리 정해진 기준선 거리(그림 2C)에서 정지하는 아크 모양의 궤적을 따라 배치했습니다. 도 3에 도시된 바와 같이 카메라가 어댑터 플레이트를 사용하여 로봇 손에 부착되었습니다. 각 카메라는 초당 25프레임으로 녹화되었습니다. 렌즈는 관심 있는 대상(심장의 대략적인 기하학적 중심)에 초점을 맞춘 f-stop 1/8에서 설정되었습니다. 모든 이미지 프레임에는 두 비디오 스트림을 동기화하는 데 사용되는 타임스탬프가 있었습니다.
로봇 손목과 카메라 사이의 오프셋이 보정되었습니다. 이는 도 4에 도시된 바와 같이 카메라 이미지의 십자선을 정렬하여 달성할 수 있다. 이 설정에서, 로봇 손목의 장착 지점에서 총 번역 오프셋과 카메라 이미지 센서의 중심은 X 방향에서 55.3mm, Z 방향에서 21.2mm였으며 , 도 5에 표시되었다. 회전 오프셋은 1,100mm의 수렴 거리와 50mm의 기준거리에서 보정되고 로봇 제어판의 조이스틱으로 수동으로 조정되었습니다. 이 연구의 로봇은 카르테시안 공간에서 0.02mm, 회전 해상도24의 정확도가 0.02mm로 지정되었습니다. 반경 1,100m에서 각도 차이는 0.01도로 중심점 0.2mm를 상쇄합니다. 50-240mm 분리에서 전체 로봇 모션 동안, 각 카메라에 대한 십자선은 수렴의 이상적인 중심에서 2mm 이내였다.
기준선 거리는 50-240mm(도 2)에 이르는 10mm 단위로 시야 의 중심 주위 카메라의 대칭 분리에 의해 단계적으로 증가하였다. 카메라는 각 위치에서 5s에 대한 정지 에 보관하고 50mm / s의 속도로 위치 사이를 이동했다. 수렴 점은 그래픽 사용자 인터페이스(그림 6)를 사용하여 X 및 Z 방향으로 조정할 수 있습니다. 로봇은 그에 따라 작동 범위 내에서 따랐다.
수렴점의 정확도는 도 7A 및 B의 균일한 삼각형과 가변 이름을 사용하여 추정되었다. 높이 ‘z’ 는 피타고라스 정리와 수렴 거리 ‘R’ 에서 계산되었다
도 7A와 같이 실제 수렴점이 원하는 점보다 가까웠을 때, 오차 거리 ‘f1‘은
마찬가지로, 수렴점이 원하는 지점에 단종되었을 때, 오차 거리 ‘f2‘는
여기서,’e’ 는 교정 시 최대 기준선 분리에서 십자선 사이의 최대 분리(D = 240mm)였다. R = 1100mm(z = 1093mm)의 경우 오차는 ± 9.2mm 미만이었습니다. R = 1400mm(z = 1395mm)의 경우 오차가 11.7mm ±. 즉, 수렴점배치의 오차는 원하는 것의 1% 이내였다. 따라서 1100mm와 1400mm의 두 테스트 거리가 잘 분리되었습니다.
라이브 수술 중, 3D 비디오 데이터 수집에 사용되는 실험의 총 시간은 환자에게 안전한 것으로 제한되었다. 개체가 초점이 맞지 않거나 과도하게 노출된 경우 데이터를 사용할 수 없습니다. 중요한 단계는 카메라 도구 교정 및 설정(2단계)입니다. 수술이 시작되면 카메라 조리개와 포커스를 변경할 수 없습니다. 설치 및 수술 중에 동일한 조명 조건과 거리를 사용해야 합니다. 2.1-2.4 단계의 카메라 ?…
The authors have nothing to disclose.
이 연구는 Vinnova (2017-03728, 2018-05302 및 2018-03651), 심장 폐 재단 (20180390), 가족 캄프라드 재단 (20190194), 안나 리사와 스벤 에릭 룬드그렌 재단 (2017 및 2018)의 자금으로 수행되었습니다.
2 C-mount lenses (35 mm F2.1, 5 M pixel) | Tamron | M112FM35 | Rated for 5 Mpixel |
3D glasses (DLP-link active shutter) | Celexon | G1000 | Any compatible 3D glasses can be used |
3D Projector | Viewsonic | X10-4K | Displays 3D in 1080, can be exchanged for other 3D projectors |
6 M2 x 8 screws | To attach the cXimea cameras to the camera adaptor plates | ||
8 M2.5 x 8 screws | To attach the circular mounting plates to the robot wrist | ||
8 M5 x 40 screws | To mount the robot | ||
8 M6 x 10 screws with flat heads | For attaching the circular mounting plate and the camera adaptor plates | ||
Calibration checker board plate (25 by 25 mm) | Any standard checkerboard can be used, including printed, as long as the grid is clearly visible in the cameras | ||
Camera adaptor plates, x2 | Designed by the authors in robot_camera_adaptor_plates.dwg, milled in aluminium. | ||
Circular mounting plates, x2 | Distributed with the permission of the designer Julius Klein and printed with ABS plastic on an FDM 3D printer. License Tecnalia Research & Innovation 2017. Attached as Mountingplate_ROBOT_SIDE_ NewDesign_4.stl |
||
Fix focus usb cameras, x2 (5 Mpixel) | Ximea | MC050CG-SY-UB | With Sony IMX250LQR sensor |
Flexpendant | ABB | 3HAC028357-001 | robot touch display |
Liveview | recording application | ||
RobotStudio | robot integrated development environment (IDE) | ||
USB3 active cables (10.0 m), x2 | Thumbscrew lock connector, water proofed. | ||
YuMi dual-arm robot | ABB | IRB14000 |