論文の概要: SuperPoint features in endoscopy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04302v1
• Date: Tue, 8 Mar 2022 10:19:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-10 16:14:24.840381
• Title: SuperPoint features in endoscopy
• Title（参考訳）: 内視鏡におけるスーパーポイントの特徴
• Authors: O. L. Barbed, F. Chadebecq, J. Morlana, J.M. Mart\'inez-Montiel, A. C. Murillo
• Abstract要約: 本研究は, 定期的大腸内視鏡検査で得られた医用データセットの局所的特徴について検討した。 SuperPointベースのモデルは、このドメインで一般的に使用されるローカル機能よりも、はるかに高いマッチング品質を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3999481573773074
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There is often a significant gap between research results and applicability in routine medical practice. This work studies the performance of well-known local features on a medical dataset captured during routine colonoscopy procedures. Local feature extraction and matching is a key step for many computer vision applications, specially regarding 3D modelling. In the medical domain, handcrafted local features such as SIFT, with public pipelines such as COLMAP, are still a predominant tool for this kind of tasks. We explore the potential of the well known self-supervised approach SuperPoint, present an adapted variation for the endoscopic domain and propose a challenging evaluation framework. SuperPoint based models achieve significantly higher matching quality than commonly used local features in this domain. Our adapted model avoids features within specularity regions, a frequent and problematic artifact in endoscopic images, with consequent benefits for matching and reconstruction results.
• Abstract（参考訳）: 研究結果と日常医療における適用性の間には、しばしば大きなギャップがある。 本研究は,定期的大腸内視鏡下手術で得られた医用データセットの局所的特徴について述べる。 局所的な特徴抽出とマッチングは、特に3Dモデリングに関する多くのコンピュータビジョンアプリケーションにとって重要なステップである。 医療分野では、SIFTのような手作りのローカル機能、COLMAPのような公開パイプラインが依然としてこの種のタスクの主要なツールである。 我々は,よく知られた自己教師付きアプローチスーパーポイントの可能性を検討し,内視鏡領域に適応したバリエーションを示し,難解な評価枠組みを提案する。 superpointベースのモデルは、このドメインで一般的に使用されるローカル機能よりもはるかに高いマッチング品質を達成します。 適応型モデルは、内視鏡画像における頻繁かつ問題のあるアーティファクトである特定領域内の特徴を回避し、その結果の一致と再構成に有用である。

関連論文リスト

• Adapting Visual-Language Models for Generalizable Anomaly Detection in Medical Images [68.42215385041114]
  本稿では,CLIPモデルを用いた医用異常検出のための軽量な多レベル適応と比較フレームワークを提案する。 提案手法では,複数の残像アダプタを事前学習した視覚エンコーダに統合し,視覚的特徴の段階的向上を実現する。 医学的異常検出ベンチマーク実験により,本手法が現在の最先端モデルを大幅に上回っていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-19T09:28:19Z)
• Shifting Focus: From Global Semantics to Local Prominent Features in Swin-Transformer for Knee Osteoarthritis Severity Assessment [42.09313885494969]
  我々はSwin Transformerの能力を利用して階層的な枠組みを通じて画像内の空間的依存関係を識別する。 我々の新しい貢献は、局所的な特徴表現を精細化し、分類器の最終的な分布に特化することにある。 Knee osteoArthritis (KOA) グレード分類のための2つの確立されたベンチマークを広範囲に検証した結果,本モデルは有意な堅牢性と精度を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-15T01:09:58Z)
• Optimizing Skin Lesion Classification via Multimodal Data and Auxiliary Task Integration [54.76511683427566]
  本研究は, スマートフォンで撮影した画像と本質的な臨床および人口統計情報を統合することで, 皮膚病変を分類する新しいマルチモーダル手法を提案する。 この手法の特徴は、超高解像度画像予測に焦点を当てた補助的なタスクの統合である。 PAD-UFES20データセットを用いて,様々なディープラーニングアーキテクチャを用いて実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-16T05:16:20Z)
• Phase-Specific Augmented Reality Guidance for Microscopic Cataract Surgery Using Long-Short Spatiotemporal Aggregation Transformer [14.568834378003707]
  乳化白内障手術(英: Phaemulsification cataract surgery, PCS)は、外科顕微鏡を用いた外科手術である。 PCS誘導システムは、手術用顕微鏡映像から貴重な情報を抽出し、熟練度を高める。 既存のPCSガイダンスシステムでは、位相特異なガイダンスに悩まされ、冗長な視覚情報に繋がる。 本稿では,認識された手術段階に対応するAR情報を提供する,新しい位相特異的拡張現実(AR)誘導システムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-11T02:56:56Z)
• AttResDU-Net: Medical Image Segmentation Using Attention-based Residual Double U-Net [0.0]
  本稿では,既存の医用画像セグメンテーションネットワークを改善したアテンションベース残留Double U-Netアーキテクチャ(AttResDU-Net)を提案する。 CVC clinic-DB、ISIC 2018、2018 Data Science Bowlの3つのデータセットで実験を行い、それぞれ94.35%、91.68%、92.45%のDice Coefficientスコアを得た。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-25T14:28:08Z)
• Next-generation Surgical Navigation: Marker-less Multi-view 6DoF Pose Estimation of Surgical Instruments [66.74633676595889]
  静止カメラとヘッドマウントカメラを組み合わせたマルチカメラ・キャプチャー・セットアップを提案する。 第2に,手術用ウェットラボと実際の手術用劇場で撮影された元脊椎手術のマルチビューRGB-Dビデオデータセットを公表した。 第3に,手術器具の6DoFポーズ推定の課題に対して,最先端のシングルビューとマルチビューの3つの手法を評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-05T13:42:19Z)
• Self-Supervised Endoscopic Image Key-Points Matching [1.3764085113103222]
  本稿では,深層学習技術に基づく内視鏡画像マッチングのための新しい自己教師型アプローチを提案する。 提案手法は,手作りの標準的なローカル特徴記述子よりも精度とリコールの点で優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-24T10:47:21Z)
• Agent with Tangent-based Formulation and Anatomical Perception for Standard Plane Localization in 3D Ultrasound [56.7645826576439]
  3D USにおけるSP自動位置決めのための新しい強化学習フレームワークを提案する。 まず、RLにおける接点に基づく問題として、3D USにおけるSP局所化を定式化し、作用空間を再構成する。 第2に、平面探索における非SPとSPの交差する微妙な違いを認識するモデルの能力を高めるための補助的タスク学習戦略を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-01T14:53:27Z)
• A Temporal Learning Approach to Inpainting Endoscopic Specularities and Its effect on Image Correspondence [13.25903945009516]
  本稿では,時間的生成的対位ネットワーク(GAN)を用いて,隠蔽解剖学を特異性の下で描くことを提案する。 これは、胃内視鏡(Hyper-Kvasir)の生検データを用いて、完全に教師なしの方法で達成される。 また,3次元再構成とカメラモーション推定の基盤となるコンピュータビジョンタスクにおける本手法の有効性を評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-31T13:14:00Z)
• PraNet: Parallel Reverse Attention Network for Polyp Segmentation [155.93344756264824]
  大腸内視鏡画像の高精度なポリープ分割のための並列リバースアテンションネットワーク(PraNet)を提案する。 並列部分復号器(PPD)を用いて,まず高層層に特徴を集約する。 さらに,エリアとバウンダリの関連性を確立するために,リバースアテンション(RA)モジュールを用いて境界キューをマイニングする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-13T08:13:43Z)
• Robust Medical Instrument Segmentation Challenge 2019 [56.148440125599905]
  腹腔鏡装置の術中追跡は、しばしばコンピュータとロボットによる介入の必要条件である。 本研究の課題は,30の手術症例から取得した10,040枚の注釈画像からなる外科的データセットに基づいていた。 結果は、初期仮説、すなわち、アルゴリズムの性能がドメインギャップの増大とともに低下することを確認する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-23T14:35:08Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。