La connaissance précise de la configuration spatiale des instruments flexibles et actionnés est un facteur fondamental de réussite pour la chirurgie robotisée sans cicatrice. Pour ces opérations, les instruments de chirurgie qui sont insérés dans les canaux d'un guide flexible, possèdent des capacités de mouvements propres qu'il faut contrôler.
Dans cet article, nous proposons une méthode permettant d'estimer la position des instruments de chirurgie de la plateforme Anubis (Karl Storz) en utilisant exclusivement les images endoscopiques délivrées par une caméra miniature embarquée. Cette plateforme est une réalisation de guide flexible pour la chirurgie robotisée où les instruments insérés dans les canaux possèdent trois degrés de liberté (translation, rotation et déflexion). Avec une caméra endoscopique, l'application directe des approches standards basées modèle pour la vision monoculaire échouent à fournir une précision suffisante de la position des instruments à cause essentiellement des incertitudes sur les paramètres. Pour surmonter cela, nous avons exploré une technique d'apprentissage supervisé. A cette fin, des marqueurs ont été fixés sur les instruments et servent à entrainer un classifieur de type Adaboost sur les images in vivo segmentées. Pour effectuer la validation, les indices visuels sont utilisés également comme données d'entrée à une fonction préalablement apprise sur une vérité terrain fournie par un capteur magnétique. Finalement, une comparaison avec deux autres méthodes confirme la précision du positionnement 3-D obtenue par notre méthode en situation réelle.