論文の概要: A Quantitative Evaluation of Dense 3D Reconstruction of Sinus Anatomy from Monocular Endoscopic Video

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14364v1
• Date: Sun, 22 Oct 2023 17:11:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-25 00:09:29.532967
• Title: A Quantitative Evaluation of Dense 3D Reconstruction of Sinus Anatomy from Monocular Endoscopic Video
• Title（参考訳）: 単眼内視鏡画像による洞解剖のDense 3D再構成の定量的評価
• Authors: Jan Emily Mangulabnan, Roger D. Soberanis-Mukul, Timo Teufel, Isabela Hern\'andez, Jonas Winter, Manish Sahu, Jose L. Porras, S. Swaroop Vedula, Masaru Ishii, Gregory Hager, Russell H. Taylor, Mathias Unberath
• Abstract要約: 内視鏡的シーケンスと光学的トラッキングを用いた洞再建のための自己教師型アプローチの定量的解析を行った。 以上の結果から, 生成した復元は解剖学的に高い一致を示し, 平均点間誤差は0.91mmであった。 ポーズと深さ推定の不正確さがこの誤りに等しく寄与し、より短い軌跡を持つ局所的に一貫したシーケンスがより正確な再構成をもたらすことを確認した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.32570164101507
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generating accurate 3D reconstructions from endoscopic video is a promising avenue for longitudinal radiation-free analysis of sinus anatomy and surgical outcomes. Several methods for monocular reconstruction have been proposed, yielding visually pleasant 3D anatomical structures by retrieving relative camera poses with structure-from-motion-type algorithms and fusion of monocular depth estimates. However, due to the complex properties of the underlying algorithms and endoscopic scenes, the reconstruction pipeline may perform poorly or fail unexpectedly. Further, acquiring medical data conveys additional challenges, presenting difficulties in quantitatively benchmarking these models, understanding failure cases, and identifying critical components that contribute to their precision. In this work, we perform a quantitative analysis of a self-supervised approach for sinus reconstruction using endoscopic sequences paired with optical tracking and high-resolution computed tomography acquired from nine ex-vivo specimens. Our results show that the generated reconstructions are in high agreement with the anatomy, yielding an average point-to-mesh error of 0.91 mm between reconstructions and CT segmentations. However, in a point-to-point matching scenario, relevant for endoscope tracking and navigation, we found average target registration errors of 6.58 mm. We identified that pose and depth estimation inaccuracies contribute equally to this error and that locally consistent sequences with shorter trajectories generate more accurate reconstructions. These results suggest that achieving global consistency between relative camera poses and estimated depths with the anatomy is essential. In doing so, we can ensure proper synergy between all components of the pipeline for improved reconstructions that will facilitate clinical application of this innovative technology.
• Abstract（参考訳）: 内視鏡的画像から正確な3D再構成を生成することは,副鼻腔解剖と手術成績の経時的放射線フリー解析に有望な道である。 運動型アルゴリズムを用いた相対カメラポーズの検索と単眼深度推定の融合により, 視覚的に快適な3次元解剖学的構造を創る手法がいくつか提案されている。 しかしながら、基礎となるアルゴリズムと内視鏡的シーンの複雑な特性のため、再構成パイプラインは不調か予期しないほど失敗する可能性がある。 さらに、医療データを取得することで、これらのモデルの定量的なベンチマーク、障害ケースの理解、正確性に寄与する重要なコンポーネントの特定に困難が生じる。 そこで本研究では, 光学追跡法と高分解能ct法を併用した内視鏡像を用いて, 副鼻腔再建術の自己教師ありアプローチの定量的解析を行った。 以上の結果より, 得られた再建は解剖学的に高い一致を示し, 再建とCTのセグメンテーションの間に平均0.91mmの誤差が生じることがわかった。 しかし,内視鏡の追跡とナビゲーションに関連するポイント・ツー・ポイントマッチングのシナリオでは,平均目標登録誤差が6.58mmであった。 提案手法では,この誤差にポーズと深さ推定の不正確さが等しく寄与し,より短い軌跡を持つ局所的に一貫したシーケンスがより正確な再構成をもたらすことを確認した。 これらの結果は、相対カメラのポーズと解剖学による推定深度とのグローバルな整合性を達成することが重要であることを示唆している。 これにより、パイプラインのすべてのコンポーネント間の適切な相乗効果を確保でき、この革新的な技術の臨床応用を促進することができる。

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