論文の概要: ColonMapper: topological mapping and localization for colonoscopy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05546v1
- Date: Tue, 9 May 2023 15:32:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-10 12:09:56.915488
- Title: ColonMapper: topological mapping and localization for colonoscopy
- Title（参考訳）: ColonMapper: 大腸内視鏡におけるトポロジカルマッピングと局在
- Authors: Javier Morlana, Juan D. Tard\'os and J.M.M. Montiel
- Abstract要約: そこで本研究では,実人の大腸で動作可能なトポロジカルマッピングとローカライゼーションシステムを提案する。
実験では,第1大腸内視鏡の退行期に地図を構築した。
2週間後に2回目の大腸内視鏡検査で再局在を認めた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2550305883611244
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Mapping and localization in endoluminal cavities from colonoscopies or
gastroscopies has to overcome the challenge of significant shape and
illumination changes between reobservations of the same endoluminal location.
Instead of geometrical maps that strongly rely on a fixed scene geometry,
topological maps are more adequate because they focus on visual place
recognition, i.e. the capability to determine if two video shots are imaging
the same location. We propose a topological mapping and localization system
able to operate on real human colonoscopies. The map is a graph where each node
codes a colon location by a set of real images of that location. The edges
represent traversability between two nodes. For close-in-time images, where
scene changes are minor, place recognition can be successfully managed with the
recent transformers-based image-matching algorithms. However, under long-term
changes --such as different colonoscopies of the same patient-- feature-based
matching fails. To address this, we propose a GeM global descriptor able to
achieve high recall with significant changes in the scene. The addition of a
Bayesian filter processing the map graph boosts the accuracy of the long-term
place recognition, enabling relocalization in a previously built map. In the
experiments, we construct a map during the withdrawal phase of a first
colonoscopy. Subsequently, we prove the ability to relocalize within this map
during a second colonoscopy of the same patient two weeks later. Code and
models will be available upon acceptance.
- Abstract（参考訳）: 大腸・胃腔内腔内腔のマッピングと局在は,同一内腔位置の再観察間の著しい形状変化と照明変化の課題を克服しなければならない。
固定されたシーン形状に強く依存する幾何学的地図の代わりに、トポロジカルマップは、視覚的位置認識(すなわち、2つのビデオ撮影が同じ位置を撮影しているかどうかを判断する能力)に焦点を当てているため、より適切である。
実際のヒト大腸で操作可能なトポロジカルマッピングとローカライズシステムを提案する。
地図はグラフであり、各ノードは、その位置の実際の画像のセットによって、コロン位置をコードする。
エッジは2つのノード間のトラバータビリティを表す。
シーンの変更が小さいクローズインタイム画像の場合、最近のtransformersベースの画像マッチングアルゴリズムで場所認識をうまく管理することができる。
しかし、長期的変化(同じ患者の異なる大腸内視鏡など)では、特徴ベースのマッチングは失敗する。
そこで本稿では,シーンに大きな変更を加えることなく,高いリコールを達成できるGeMグローバルディスクリプタを提案する。
マップグラフを処理するベイズフィルタの追加により、長期位置認識の精度が向上し、以前に構築されたマップで再ローカライズが可能になる。
実験では,第1大腸内視鏡の退院期間中に地図を構築した。
2週間後に同じ患者に対して2回目の大腸内視鏡検査を行ったところ,この地図内に再局在する可能性が証明された。
コードとモデルは受け入れ次第利用できる。
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