論文の概要: Deform3DGS: Flexible Deformation for Fast Surgical Scene Reconstruction with Gaussian Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17835v1
- Date: Tue, 28 May 2024 05:14:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-29 20:16:52.334822
- Title: Deform3DGS: Flexible Deformation for Fast Surgical Scene Reconstruction with Gaussian Splatting
- Title（参考訳）: Deform3DGS: Gassian Splatting を用いた高速手術シーン再構成のためのフレキシブル変形
- Authors: Shuojue Yang, Qian Li, Daiyun Shen, Bingchen Gong, Qi Dou, Yueming Jin,
- Abstract要約: 内視鏡下手術における変形性組織に対する新しい高速再建フレームワークであるDeform3DGSを提案する。
また,組織変形力学を学習するためのフレキシブルな変形モデリング手法 (FDM) を提案する。
我々のFDMは、効率的な表現で表面の変形をモデル化することができ、リアルタイムなレンダリング性能を実現することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.147880388740287
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Tissue deformation poses a key challenge for accurate surgical scene reconstruction. Despite yielding high reconstruction quality, existing methods suffer from slow rendering speeds and long training times, limiting their intraoperative applicability. Motivated by recent progress in 3D Gaussian Splatting, an emerging technology in real-time 3D rendering, this work presents a novel fast reconstruction framework, termed Deform3DGS, for deformable tissues during endoscopic surgery. Specifically, we introduce 3D GS into surgical scenes by integrating a point cloud initialization to improve reconstruction. Furthermore, we propose a novel flexible deformation modeling scheme (FDM) to learn tissue deformation dynamics at the level of individual Gaussians. Our FDM can model the surface deformation with efficient representations, allowing for real-time rendering performance. More importantly, FDM significantly accelerates surgical scene reconstruction, demonstrating considerable clinical values, particularly in intraoperative settings where time efficiency is crucial. Experiments on DaVinci robotic surgery videos indicate the efficacy of our approach, showcasing superior reconstruction fidelity PSNR: (37.90) and rendering speed (338.8 FPS) while substantially reducing training time to only 1 minute/scene.
- Abstract（参考訳）: 組織変形は正確な手術シーンの再構築に重要な課題となる。
再現性が高いにもかかわらず、既存の手法ではレンダリング速度が遅く、訓練時間が長く、術中適用性が制限されている。
リアルタイム3Dレンダリングの新技術である3D Gaussian Splattingの最近の進歩に触発された本研究は、内視鏡手術中に変形可能な組織に対して、Deform3DGSと呼ばれる新しい高速再構築フレームワークを提示する。
具体的には3D GSを点雲初期化を統合して再現性を向上させることで手術シーンに導入する。
さらに,個々のガウスレベルにおける組織変形動態を学習するためのフレキシブルな変形モデリング手法 (FDM) を提案する。
我々のFDMは、効率的な表現で表面の変形をモデル化することができ、リアルタイムなレンダリング性能を実現することができる。
さらに重要なことは、FDMは外科的シーンの再構築を著しく加速し、特に時間効率が重要となる術中環境において、かなりの臨床的価値を示すことである。
DaVinciのロボット手術ビデオを用いた実験では, 再現率の優れたPSNR (37.90) とレンダリング速度 (338.8 FPS) を示すとともに, トレーニング時間を1分/秒に短縮した。
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