論文の概要: Reconstructing Sinus Anatomy from Endoscopic Video -- Towards a Radiation-free Approach for Quantitative Longitudinal Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.08502v2
• Date: Fri, 3 Jul 2020 03:34:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-22 12:59:07.449982
• Title: Reconstructing Sinus Anatomy from Endoscopic Video -- Towards a Radiation-free Approach for Quantitative Longitudinal Assessment
• Title（参考訳）: 内視鏡映像からの洞解剖の再構築 ---無放射線法による定量的縦断評価へのアプローチ-
• Authors: Xingtong Liu, Maia Stiber, Jindan Huang, Masaru Ishii, Gregory D. Hager, Russell H. Taylor, Mathias Unberath
• Abstract要約: 内視鏡画像から直接洞解剖の正確な3次元表面モデルを再構築することは,断面解析と縦断解析に有望な道である。 本研究は, 内視鏡的ビデオのみを用いて, 副鼻腔表面解剖の3次元再構成を行うための, 患者固有の学習的手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.54387940230938
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Reconstructing accurate 3D surface models of sinus anatomy directly from an endoscopic video is a promising avenue for cross-sectional and longitudinal analysis to better understand the relationship between sinus anatomy and surgical outcomes. We present a patient-specific, learning-based method for 3D reconstruction of sinus surface anatomy directly and only from endoscopic videos. We demonstrate the effectiveness and accuracy of our method on in and ex vivo data where we compare to sparse reconstructions from Structure from Motion, dense reconstruction from COLMAP, and ground truth anatomy from CT. Our textured reconstructions are watertight and enable measurement of clinically relevant parameters in good agreement with CT. The source code is available at https://github.com/lppllppl920/DenseReconstruction-Pytorch.
• Abstract（参考訳）: 内視鏡的映像から直接正弦波解剖の正確な3次元表面モデルを再構成することは、副鼻腔解剖学と外科的予後の関係をよりよく理解するための横断的・縦断的分析に有望な道筋である。 本研究は, 内視鏡的ビデオのみを用いて, 副鼻腔表面解剖の3次元再構成を行う。 本手法の有効性と精度を,運動構造からのスパース再構成,COLMAPからの高密度再構成,CTからの地層真理解剖と比較した生体内および生体外データで示す。 テクスチャ再構築は水密であり,CTとよく一致した臨床パラメータの測定が可能である。 ソースコードはhttps://github.com/lppllppl920/densereconstruction-pytorchで入手できる。

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