論文の概要: 3D endoscopic depth estimation using 3D surface-aware constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.02131v1
• Date: Fri, 4 Mar 2022 04:47:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-07 14:36:01.283175
• Title: 3D endoscopic depth estimation using 3D surface-aware constraints
• Title（参考訳）: 3次元表面認識制約を用いた三次元内視鏡深度推定
• Authors: Shang Zhao, Ce Wang, Qiyuan Wang, Yanzhe Liu, S Kevin Zhou
• Abstract要約: 深度推定は3次元表面から行うことができることを示す。 本研究では,表面認識制約を統合した深度推定のための損失関数を提案する。 カメラパラメータは、深さ推定の制御と透明性を高めるために、トレーニングパイプラインに組み込まれる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.161276518580262
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robotic-assisted surgery allows surgeons to conduct precise surgical operations with stereo vision and flexible motor control. However, the lack of 3D spatial perception limits situational awareness during procedures and hinders mastering surgical skills in the narrow abdominal space. Depth estimation, as a representative perception task, is typically defined as an image reconstruction problem. In this work, we show that depth estimation can be reformed from a 3D surface perspective. We propose a loss function for depth estimation that integrates the surface-aware constraints, leading to a faster and better convergence with the valid information from spatial information. In addition, camera parameters are incorporated into the training pipeline to increase the control and transparency of the depth estimation. We also integrate a specularity removal module to recover more buried image information. Quantitative experimental results on endoscopic datasets and user studies with medical professionals demonstrate the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: ロボット支援手術により、外科医はステレオビジョンと柔軟な運動制御で正確な手術を行うことができる。 しかし, 3次元空間知覚の欠如は手術中の状況認識を制限し, 狭い腹部空間での手術スキルの習得を妨げている。 奥行き推定は、代表的な知覚課題として、通常、画像再構成問題として定義される。 本研究では, 深さ推定を3次元的視点から再構成できることを示す。 本研究では,表面認識制約を統合した深度推定のための損失関数を提案し,空間情報からの有効情報へのより高速な収束を実現する。 さらに、カメラパラメータがトレーニングパイプラインに組み込まれ、深さ推定の制御と透明性が向上する。 また,より多くの埋設画像情報を復元するために,スペキュラリティ除去モジュールも統合した。 医療従事者による内視鏡的データセットとユーザスタディの定量的実験により,本手法の有効性が示された。

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