論文の概要: Bimodal Camera Pose Prediction for Endoscopy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.04968v1
• Date: Mon, 11 Apr 2022 09:34:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-13 02:14:18.922457
• Title: Bimodal Camera Pose Prediction for Endoscopy
• Title（参考訳）: 内視鏡用バイモーダルカメラポース予測
• Authors: Anita Rau, Binod Bhattarai, Lourdes Agapito, Danail Stoyanov
• Abstract要約: 大腸内視鏡におけるカメラポーズ推定のための合成データセットSimColを提案する。 我々のデータセットは実際の大腸内視鏡の動きを再現し、既存の方法の欠点を強調します。 シミュレーション大腸内視鏡による18kのRGB画像とそれに対応する深度とカメラのポーズを公開し,Unityのデータ生成環境を一般公開した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.98082486621098
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deducing the 3D structure of endoscopic scenes from images remains extremely challenging. In addition to deformation and view-dependent lighting, tubular structures like the colon present problems stemming from the self-occluding, repetitive anatomical structures. In this paper, we propose SimCol, a synthetic dataset for camera pose estimation in colonoscopy and a novel method that explicitly learns a bimodal distribution to predict the endoscope pose. Our dataset replicates real colonoscope motion and highlights drawbacks of existing methods. We publish 18k RGB images from simulated colonoscopy with corresponding depth and camera poses and make our data generation environment in Unity publicly available. We evaluate different camera pose prediction methods and demonstrate that, when trained on our data, they generalize to real colonoscopy sequences and our bimodal approach outperforms prior unimodal work.
• Abstract（参考訳）: 内視鏡的シーンの3次元構造を画像から推定することは非常に困難である。 変形とビュー依存照明に加えて、結腸のような管状構造は、自己排他的かつ反復的な解剖学的構造から生じる問題を提示する。 本稿では,大腸内視鏡におけるカメラポーズ推定のための合成データセットであるSimColと,内視鏡ポーズ予測のためのバイモーダル分布を明示的に学習する手法を提案する。 我々のデータセットは実際の大腸内視鏡の動きを再現し、既存の方法の欠点を強調します。 シミュレーション大腸内視鏡による18kのRGB画像とそれに対応する深度とカメラのポーズを公開し,Unityのデータ生成環境を一般公開した。 異なるカメラポーズ予測法を評価し,データに基づいてトレーニングすると,実際の大腸内視鏡のシーケンスに一般化し,このバイモーダルアプローチがユニモーダル作業よりも優れていることを示す。

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