في عالم الجراحة الروبوتية، حيث الدقة هي كل شيء، جاء نظام Track2Map ليُحدث ثورة حقيقية. تعتبر تقنية Gaussian Splatting هي السائدة حاليًا في إعادة بناء التشريح ثلاثي الأبعاد القابل للتشوه في عمليات الجراحة بمساعدة الروبوتات (Robot-Assisted Minimally Invasive Surgery أو RAMIS). ومع ذلك، كان هناك تحدٍ كبير تتمثل في اعتماد معظم الأنظمة على معلومات مسبقة دقيقة لمسار الكاميرا، وغالبًا ما تكون هذه المعلومات مفقودة أو مشوشة.

لذا، لجأ الباحثون إلى تصميم Track2Map، وهو خط أنابيب ثلاثي الأبعاد يقوم بعملية Gaussian Splatting عبر الإنترنت، ويساعد بشكل مشترك في تحسين مسار الكاميرا وطرق تمثيل المشهد ثلاثي الأبعاد مباشرةً من مقاطع الفيديو الجراحية. هذا يعني أن Track2Map يستطيع تحقيق إعادة بناء ثلاثية الأبعاد موثوقة، حتى عندما تكون معلومات مسار الكاميرا غائبة أو غامضة.

ما يميز Track2Map هو طبيعته القابلة للتفاعل عبر الإنترنت والتي تعمل كطريقة لتحديد المواقع وإعادة البناء المتزامن (Simultaneous Localisation and Mapping أو SLAM). ولتحسين الأداء في ظل وجود حركة الأنسجة والإشارات البصرية الملتبسة، تم إدخال بداية تشوه anchored track باستخدام مسارات نقاط ثنائية الأبعاد الكثيفة. كما تم استخدام إحصائيات المسار لفصل حركة الكاميرا عن تشوه المشهد من خلال اكتشاف فترات الكاميرا الثابتة وتقليل الانجراف أثناء إعادة البناء التدريجي.

أظهرت التجارب على نظام StereoMIS تحسنًا في جودة إعادة البناء ودقة مسار الكاميرا مقارنةً بأساليب SLAM المنافسة، بالإضافة إلى تقنيات غير SLAM التي تعتمد على معلومات مسار الكاميرا السابقة. وللراغبين في استكشاف هذا الابتكار، يمكن الحصول على الشفرة من رابط الكود.

إذا كنت مهتمًا بالمستقبل الباهر للجراحة الروبوتية، فلا تتردد في مشاركة آرائك حيال Track2Map واستخداماته في مجال الجراحة المبتكرة!