論文の概要: Neural LerPlane Representations for Fast 4D Reconstruction of Deformable Tissues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19906v1
• Date: Wed, 31 May 2023 14:38:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-01 16:03:25.157151
• Title: Neural LerPlane Representations for Fast 4D Reconstruction of Deformable Tissues
• Title（参考訳）: 変形性組織の高速4次元再構成のためのニューラルトラプレーン表現
• Authors: Chen Yang, Kailing Wang, Yuehao Wang, Xiaokang Yang, Wei Shen
• Abstract要約: LerPlaneは単一視点環境下での手術シーンの高速かつ正確な再構築手法である。 LerPlaneは外科手術を4Dボリュームとして扱い、静的および動的フィールドの明示的な2D平面に分解する。 LerPlaneは静的フィールドを共有し、動的組織モデリングのワークロードを大幅に削減する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.886545681833596
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reconstructing deformable tissues from endoscopic stereo videos in robotic surgery is crucial for various clinical applications. However, existing methods relying only on implicit representations are computationally expensive and require dozens of hours, which limits further practical applications. To address this challenge, we introduce LerPlane, a novel method for fast and accurate reconstruction of surgical scenes under a single-viewpoint setting. LerPlane treats surgical procedures as 4D volumes and factorizes them into explicit 2D planes of static and dynamic fields, leading to a compact memory footprint and significantly accelerated optimization. The efficient factorization is accomplished by fusing features obtained through linear interpolation of each plane and enables using lightweight neural networks to model surgical scenes. Besides, LerPlane shares static fields, significantly reducing the workload of dynamic tissue modeling. We also propose a novel sample scheme to boost optimization and improve performance in regions with tool occlusion and large motions. Experiments on DaVinci robotic surgery videos demonstrate that LerPlane accelerates optimization by over 100$\times$ while maintaining high quality across various non-rigid deformations, showing significant promise for future intraoperative surgery applications.
• Abstract（参考訳）: ロボット手術における内視鏡的ステレオ映像からの変形性組織再構成は,様々な臨床応用に不可欠である。 しかしながら、暗黙的な表現のみに依存する既存の手法は計算コストが高く、数十時間を要するため、さらなる実用的応用が制限される。 この課題に対処するために,単一視点環境下での手術シーンの高速かつ正確な再構築手法であるLerPlaneを紹介した。 lerplaneは手術手順を4dボリュームとして扱い、それらを静的および動的フィールドの明示的な2d平面に分解し、コンパクトなメモリフットプリントと大幅な最適化に繋がる。 効率の良い因子分解は、各平面の線形補間により得られた特徴を融合することにより達成され、軽量ニューラルネットワークを用いて手術シーンをモデル化することができる。 さらに、LerPlaneは静的フィールドを共有し、動的組織モデリングのワークロードを大幅に削減する。 また,ツールオクルージョンと大きな動きを伴う領域における最適化と性能向上のための新しいサンプルスキームを提案する。 DaVinciのロボット手術ビデオの実験では、LerPlaneは様々な非剛性変形に対して高品質を維持しつつ、100ドル以上の最適化を加速し、将来の術中手術応用に有望であることが示された。

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