論文の概要: SERV-CT: A disparity dataset from CT for validation of endoscopic 3D reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11779v1
• Date: Tue, 22 Dec 2020 01:28:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-04-26 07:22:25.583387
• Title: SERV-CT: A disparity dataset from CT for validation of endoscopic 3D reconstruction
• Title（参考訳）: SERV-CT : 内視鏡的3D再構成のためのCTからの差分データセット
• Authors: P.J. "Eddie'' Edwards, Dimitris Psychogyios, Stefanie Speidel, Lena Maier-Hein and Danail Stoyanov
• Abstract要約: CT(SERV-CT)に基づく立体内視鏡再構成検証データセットを提案する。 SERV-CTデータセットは、内視鏡画像の大部分をカバーするスムーズな参照格差と深さを持つ外科的アプリケーションのための使いやすい立体的検証を提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.448866668577946
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In computer vision, reference datasets have been highly successful in promoting algorithmic development in stereo reconstruction. Surgical scenes gives rise to specific problems, including the lack of clear corner features, highly specular surfaces and the presence of blood and smoke. Publicly available datasets have been produced using CT and either phantom images or biological tissue samples covering a relatively small region of the endoscope field-of-view. We present a stereo-endoscopic reconstruction validation dataset based on CT (SERV-CT). Two {\it ex vivo} small porcine full torso cadavers were placed within the view of the endoscope with both the endoscope and target anatomy visible in the CT scan. Orientation of the endoscope was manually aligned to the stereoscopic view. Reference disparities and occlusions were calculated for 8 stereo pairs from each sample. For the second sample an RGB surface was acquired to aid alignment of smooth, featureless surfaces. Repeated manual alignments showed an RMS disparity accuracy of ~2 pixels and a depth accuracy of ~2mm. The reference dataset includes endoscope image pairs with corresponding calibration, disparities, depths and occlusions covering the majority of the endoscopic image and a range of tissue types. Smooth specular surfaces and images with significant variation of depth are included. We assessed the performance of various stereo algorithms from online available repositories. There is a significant variation between algorithms, highlighting some of the challenges of surgical endoscopic images. The SERV-CT dataset provides an easy to use stereoscopic validation for surgical applications with smooth reference disparities and depths with coverage over the majority of the endoscopic images. This complements existing resources well and we hope will aid the development of surgical endoscopic anatomical reconstruction algorithms.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンにおいて、参照データセットはステレオ再構成におけるアルゴリズム開発を促進することに成功している。 外科的なシーンは、明確な隅角の特徴の欠如、高スペックな表面、血と煙の存在など、特定の問題を引き起こす。 一般に入手可能なデータセットはCTおよび幻像または内視鏡視野の比較的小さな領域をカバーする生物学的組織サンプルを用いて作成されている。 我々は,CT(SERV-CT)に基づく立体内視鏡的再構成検証データセットを提案する。 内視鏡と対象血管の両方をctで観察し, 内視鏡の視野内に2例の小型ブタフルトルソキャダバーを配置した。 内視鏡の向きは手動で立体視に合わせられた。 各試料から8対のステレオペアに対して基準偏差と咬合量を算出した。 第2のサンプルでは、RGB表面は滑らかで特徴のない表面のアライメントを支援するために取得された。 繰り返し手動アライメントでは RMS の差は ~2 ピクセル、深さは ~2 mm であった。 基準データセットは、内視鏡画像の大部分と様々な組織タイプをカバーする、対応する校正、相違、深さ及び閉塞を有する内視鏡画像対を含む。 滑らかなスペキュラ面と、深度が著しく変化する画像を含む。 オンラインリポジトリから様々なステレオアルゴリズムの性能を評価した。 アルゴリズムには大きな差異があり、手術用内視鏡画像の課題を浮き彫りにしている。 SERV-CTデータセットは、内視鏡画像の大部分をカバーするスムーズな基準差と深さを持つ外科的応用に、容易に利用できる立体的検証を提供する。 これは既存の資源を十分に補完し、外科的内視鏡的解剖学的再構築アルゴリズムの開発を支援することを期待する。

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