Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Abdominal 3-D Scene Rendering from Laparoscopy Surgical Videos using NeRFs

論文の概要: Towards Abdominal 3-D Scene Rendering from Laparoscopy Surgical Videos using NeRFs

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11645v1
Date: Wed, 18 Oct 2023 01:06:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-19 18:07:34.309404
Title: Towards Abdominal 3-D Scene Rendering from Laparoscopy Surgical Videos using NeRFs
Title（参考訳）: nerfsを用いた腹腔鏡下手術ビデオからの腹部3次元映像レンダリング
Authors: Khoa Tuan Nguyen, Francesca Tozzi, Nikdokht Rashidian, Wouter Willaert, Joris Vankerschaver, and Wesley De Neve
Abstract要約: 腹腔鏡下手術ビデオにおけるNeRFの包括的検討を行った。 NeRFは3次元静的なシーンからフォトリアリスティックな画像を生成する能力により、最近注目を集めている。実験結果は有望だが,提案手法は大きな課題に直面する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7106122418396085
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Given that a conventional laparoscope only provides a two-dimensional (2-D) view, the detection and diagnosis of medical ailments can be challenging. To overcome the visual constraints associated with laparoscopy, the use of laparoscopic images and videos to reconstruct the three-dimensional (3-D) anatomical structure of the abdomen has proven to be a promising approach. Neural Radiance Fields (NeRFs) have recently gained attention thanks to their ability to generate photorealistic images from a 3-D static scene, thus facilitating a more comprehensive exploration of the abdomen through the synthesis of new views. This distinguishes NeRFs from alternative methods such as Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) and depth estimation. In this paper, we present a comprehensive examination of NeRFs in the context of laparoscopy surgical videos, with the goal of rendering abdominal scenes in 3-D. Although our experimental results are promising, the proposed approach encounters substantial challenges, which require further exploration in future research.
Abstract（参考訳）: 従来の腹腔鏡が2次元 (2-d) ビューのみを提供するため, 疾患の検出と診断は困難である。腹腔鏡に関連する視覚制約を克服するため,腹腔鏡下画像とビデオを用いて腹部の3次元解剖学的構造を再構築することは有望なアプローチであることが証明されている。ニューラル・ラジアンス・フィールド(NeRF)は3次元静的なシーンからフォトリアリスティックな画像を生成する能力により近年注目を集めており、新しいビューの合成を通じて腹部のより包括的な探索を容易にする。これにより、NeRFは、SLAM(Symtaneous Localization and Mapping)や深さ推定といった代替手法と区別される。本稿では,腹腔鏡下手術映像におけるNeRFの包括的検討を行い,腹部シーンを3Dでレンダリングすることを目的とした。実験結果は有望だが,提案手法は今後の研究においてさらなる探索を必要とする重大な課題に直面する。

関連論文リスト

Hybrid NeRF-Stereo Vision: Pioneering Depth Estimation and 3D Reconstruction in Endoscopy [11.798218793025974]
本稿では3次元再構成のためのNeural Radiance Fields (NeRF) を用いた革新的なパイプラインを提案する。提案手法は, 粗いモデルが得られる予備的なNeRF再構成を用いて, 再建された環境内に双眼シーンを生成する。高忠実度深度マップは、現実的な脳ファントムの単眼内視鏡映像から生成される。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-05T05:26:21Z)
Intraoperative Registration by Cross-Modal Inverse Neural Rendering [61.687068931599846]
クロスモーダル逆ニューラルレンダリングによる神経外科手術における術中3D/2Dレジストレーションのための新しいアプローチを提案する。本手法では,暗黙の神経表現を2つの構成要素に分離し,術前および術中における解剖学的構造について検討した。臨床症例の振り返りデータを用いて本法の有効性を検証し,現在の登録基準を満たした状態での最先端の検査成績を示した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-18T13:40:59Z)
A Review of 3D Reconstruction Techniques for Deformable Tissues in Robotic Surgery [8.909938295090827]
NeRFベースの技術は、暗黙的にシーンを再構築する能力に注目が集まっている。一方、3D-GSは3Dガウシアンを明示的に使用し、NeRFの複雑なボリュームレンダリングの代替として2D平面に投影するシーンを表現している。この研究は、最先端のSOTA(State-of-the-art)アプローチを探求し、レビューし、彼らのイノベーションと実装原則について議論する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-08T12:51:23Z)
High-fidelity Endoscopic Image Synthesis by Utilizing Depth-guided Neural Surfaces [18.948630080040576]
内視鏡画像に適用したNeuSを1フレームの深度マップで補足した新しい大腸部分再建法を提案する。本手法は, 大腸切片を完全にレンダリングし, 表面の見えない部分を捕捉する際の異常な精度を示す。このブレークスルーは、安定的で一貫してスケールされた再建を達成するための道を開き、がんスクリーニングの手順と治療介入の質を高めることを約束する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-20T18:06:26Z)
An objective comparison of methods for augmented reality in laparoscopic liver resection by preoperative-to-intraoperative image fusion [33.12510773034339]
腹腔鏡下肝切除のための拡張現実(Augmented reality)は、腹腔鏡下画像上に投射することで、外科医が肝臓内に埋め込まれた腫瘍や血管をローカライズできる可視化モードである。ほとんどのアルゴリズムは、登録をガイドするために解剖学的ランドマークを使用している。これらのランドマークには、肝臓の下尾根、ファルシホルムの靭帯、および閉塞輪郭が含まれる。術中腹腔鏡下固定術(P2ILF)を施行し,これらのランドマークを自動的に検出し,登録する可能性について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-28T20:30:14Z)
3D Guidewire Shape Reconstruction from Monoplane Fluoroscopic Images [7.0968125126570625]
本稿では,最新の血管内シミュレータCathSimを用いて3Dガイドワイヤを再構築する手法を提案する。我々の3D-FGRNは、シミュレーションされた単平面蛍光画像から従来の三角測量と同等の結果が得られる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-19T03:20:42Z)
AiAReSeg: Catheter Detection and Segmentation in Interventional Ultrasound using Transformers [75.20925220246689]
血管内手術は、電離放射線を用いてカテーテルと血管を可視化するFluoroscopyの黄金標準を用いて行われる。本研究では、最先端機械学習トランスフォーマアーキテクチャを応用して、軸干渉超音波画像シーケンス中のカテーテルを検出し、セグメント化する手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-09-25T19:34:12Z)
Deep learning network to correct axial and coronal eye motion in 3D OCT retinal imaging [65.47834983591957]
深層学習に基づくニューラルネットワークを用いて,OCTの軸運動とコロナ運動のアーチファクトを1つのスキャンで補正する。実験結果から, 提案手法は動作アーチファクトを効果的に補正し, 誤差が他の方法よりも小さいことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-27T03:55:19Z)
Clean-NeRF: Reformulating NeRF to account for View-Dependent Observations [67.54358911994967]
本稿では,複雑なシーンにおける3次元再構成と新しいビューレンダリングのためのクリーンネRFを提案する。 clean-NeRFはプラグインとして実装することができ、既存のNeRFベースのメソッドを追加入力なしですぐに利用することができる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-26T12:24:31Z)
XraySyn: Realistic View Synthesis From a Single Radiograph Through CT Priors [118.27130593216096]
放射線写真は、X線を用いて患者の内部解剖を視覚化し、3D情報を2次元平面に投影する。私たちの知る限りでは、ラジオグラフィビューの合成に関する最初の研究である。本手法は,3次元空間におけるX線撮影の理解を得ることにより,地中骨ラベルを使わずに,X線撮影による骨抽出と骨抑制に応用できることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-04T05:08:53Z)
Tattoo tomography: Freehand 3D photoacoustic image reconstruction with an optical pattern [49.240017254888336]
光音響トモグラフィ(PAT)は、形態学的および機能的組織特性の両方を解決することができる新しいイメージング技術である。現在の欠点は、従来の2Dプローブによって提供される視野の制限である。本研究では,外部追跡システムを必要としないPATデータの3次元再構成手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-10T09:27:56Z)

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。