論文の概要: ColonMapper: topological mapping and localization for colonoscopy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05546v2
- Date: Tue, 21 Nov 2023 10:02:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-23 05:30:41.000475
- 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。
マップは、各ノードが実際のイメージのセットでコロン位置をコードするグラフであり、エッジはノード間のトラバーサビリティを表す。
ColonMapperは、マップを自律的に構築し、それに対して2つの重要なユースケースでローカライズすることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.727380554344045
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We propose a topological mapping and localization system able to operate on
real human colonoscopies, despite significant shape and illumination changes.
The map is a graph where each node codes a colon location by a set of real
images, while edges represent traversability between nodes. For close-in-time
images, where scene changes are minor, place recognition can be successfully
managed with the recent transformers-based local feature matching algorithms.
However, under long-term changes -- such as different colonoscopies of the same
patient -- feature-based matching fails. To address this, we train on real
colonoscopies a deep global descriptor achieving high recall with significant
changes in the scene. The addition of a Bayesian filter boosts the accuracy of
long-term place recognition, enabling relocalization in a previously built map.
Our experiments show that ColonMapper is able to autonomously build a map and
localize against it in two important use cases: localization within the same
colonoscopy or within different colonoscopies of the same patient. Code will be
available upon acceptance.
- Abstract（参考訳）: 形態や照明の変化に拘わらず,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。
マップは、各ノードが実際のイメージのセットでコロン位置をコードするグラフであり、エッジはノード間のトラバーサビリティを表す。
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ベースのローカル特徴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、同じ患者の異なるコロノスコピエのような長期的な変更では、機能ベースのマッチングが失敗する。
これを解決するために,我々は,現場の大幅な変化を伴って高いリコールを達成し,より深いグローバルな記述子を実地で訓練する。
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、以前構築されたマップで再ローカライズが可能になる。
以上より,コロンマッパーは,同一大腸内視鏡内または同一患者の異なる大腸腔内において,地図を自律的に構築し,それに対して局所化することができることを示した。
コードは受け入れ次第利用可能だ。
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