セグメントのような機能（セグレット）を組み合わせた大きな変形の下での堅牢なガイドワイヤー追跡

ガイドワイヤやカテーテルなどの介入ツールの堅牢な追跡X線蛍光透視ビデオシーケンスには、血管内手術用の幅広い臨床用途があります。これまでのところ、連続フレーム間でガイドワイヤーをモデル化するスプラインの制御点の最適な変位を見つけることにより、トラッキングが通常達成されます。制御点の変位は通常、データ用語によって駆動され、正則化用語によって滑らかになります。大きな変形とツールの長さの変化が存在する場合、現在の追跡方法はガイドワイヤーの動きを回復できない場合があります。これは、データの制限と正規化項、およびガイドワイヤーの伸びに対処するための明示的なソリューションがないために発生する可能性があります。このペーパーの目的は、これらの困難な条件の下でガイドワイヤーを堅牢に追跡できるアルゴリズムを提示することです。アルゴリズムは、2つの主な貢献に基づいています。（a）セグメントのような機能のセグレットと呼ばれる新しい堅牢な機能が導入され、現在のデータ用語の制限を克服します。（b）もっともらしいガイドワイヤー形状でセグレットを整理することにより、追跡仮説の生成に基づく追跡定式化。提案された方法により、正規化条件の制限に悩まされる可能性のあるスプラインモデルとは対照的に、連続したフレーム間のガイドワイヤーの柔軟性が高くなります。さらに、この手法はガイドワイヤーの伸びをモデル化し、動きの下で堅牢な追跡を可能にします。カルマンフィルターを使用して再帰的に更新されるツールモデルも、正規化項をモデル化するために提案されています。技術の潜在的な臨床価値を実証するために、3つの最先端のガイドワイヤー追跡方法を用いた詳細な評価と比較研究が実行されました。提案された方法は、全体的なガイドワイヤー追跡精度2.40ピクセル、25.55ピクセルの先端精度、5.73％の誤った追跡速度、9.69％の追跡率の欠落、およびF1スコア0.92を達成します。提案された手法と3つの追跡方法の実装は、ソフトウェアライブラリとして公開されます。

Robust tracking of interventional tools, such as guidewires and catheters, in X-ray fluoroscopic video sequences has a wide range of clinical applications for endovascular procedures. Thus far, the tracking is usually achieved by finding the optimal displacement of the control points of a spline, which models the guidewire, between consecutive frames. The displacement of the control points is typically driven by a data term and smoothed by a regularization term. In the presence of large deformation and changes in length of the tool, the current tracking methods may fail to recover the guidewire motion. This can occur because of the limitation of the data and regularization terms, and the absence of an explicit solution for coping with elongations of the guidewire. The purpose of this paper is to present an algorithm that can robustly track guidewires under these challenging conditions. The algorithm is based on two main contributions: (a) new robust features termed SEGlets for segment-like features are introduced to overcome the limitations of the current data terms; (b) a tracking formulation based on the generation of tracking hypotheses by organizing the SEGlets in plausible guidewire shapes. The proposed method allows high flexibility of the guidewire between consecutive frames in contrast to the spline model, which can suffer from the limitations of the regularization terms. Furthermore, the technique models elongations of the guidewire which makes it possible for robust tracking under motion. A tool model which is recursively updated by employing a Kalman filter, is also proposed for modelling the regularization term. A detailed evaluation and a comparative study with three state-of-the-art guidewire tracking methods have been performed to demonstrate the potential clinical value of the technique. The proposed method achieves an overall guidewire tracking precision of 2.40 pixels, tip precision of 25.55 pixels, false tracking rate of 5.73%, missing tracking rate of 9.69%, and F1 score of 0.92. The implementation of the proposed technique and the three tracking methods will be made publicly available as software libraries.