論文の概要: EndoGaussians: Single View Dynamic Gaussian Splatting for Deformable Endoscopic Tissues Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13352v1
• Date: Wed, 24 Jan 2024 10:27:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-25 14:55:43.437803
• Title: EndoGaussians: Single View Dynamic Gaussian Splatting for Deformable Endoscopic Tissues Reconstruction
• Title（参考訳）: EndoGaussian: 変形性内視鏡組織再建のためのシングルビューダイナミックガウススプラッティング
• Authors: Yangsen Chen, Hao Wang
• Abstract要約: 動的内視鏡3D再構成にガウススプラッティングを用いた新しいアプローチであるEndoGaussiansを紹介した。 本手法は,各種内視鏡データセットの定量的評価により,新しい最先端規格を定めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.694872363688119
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The accurate 3D reconstruction of deformable soft body tissues from endoscopic videos is a pivotal challenge in medical applications such as VR surgery and medical image analysis. Existing methods often struggle with accuracy and the ambiguity of hallucinated tissue parts, limiting their practical utility. In this work, we introduce EndoGaussians, a novel approach that employs Gaussian Splatting for dynamic endoscopic 3D reconstruction. This method marks the first use of Gaussian Splatting in this context, overcoming the limitations of previous NeRF-based techniques. Our method sets new state-of-the-art standards, as demonstrated by quantitative assessments on various endoscope datasets. These advancements make our method a promising tool for medical professionals, offering more reliable and efficient 3D reconstructions for practical applications in the medical field.
• Abstract（参考訳）: 内視鏡的ビデオから変形可能な軟体組織の正確な3D再構成は、VR手術や医用画像解析などの医療応用において重要な課題である。 既存の方法は、しばしば、その実用性を制限する、幻覚組織部分の正確さと曖昧さに苦しむ。 本研究では,動的内視鏡3D再構成にガウススプラッティングを用いた新しいアプローチであるEndoGaussiansを紹介する。 この手法は、従来のNeRFベースの手法の限界を克服し、ガウススプラッティングのこの文脈での初めての使用を示す。 本手法は,各種内視鏡データセットの定量的評価により,新しい最先端規格を定めている。 これらの進歩により,本手法は医療従事者にとって有望なツールとなり,医療分野の実践的応用のために,より信頼性が高く効率的な3D再構成を提供する。

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