論文の概要: SALVE: A 3D Reconstruction Benchmark of Wounds from Consumer-grade Videos
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19652v1
- Date: Mon, 29 Jul 2024 02:34:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-30 15:16:04.611230
- Title: SALVE: A 3D Reconstruction Benchmark of Wounds from Consumer-grade Videos
- Title(参考訳): SALVE:消費者向けビデオの3D再構築ベンチマーク
- Authors: Remi Chierchia, Leo Lebrat, David Ahmedt-Aristizabal, Olivier Salvado, Clinton Fookes, Rodrigo Santa Cruz,
- Abstract要約: 本稿では,消費者向けビデオからの3次元創傷再建について述べる。
SALVEデータセットを導入し、異なるカメラで捉えた現実的な創傷ファントムのビデオ記録を含む。
我々は,従来のフォトグラメトリーパイプラインから高度なニューラルレンダリングアプローチまで,最先端の3次元再構成手法の精度と精度を評価する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 20.69257610322339
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Managing chronic wounds is a global challenge that can be alleviated by the adoption of automatic systems for clinical wound assessment from consumer-grade videos. While 2D image analysis approaches are insufficient for handling the 3D features of wounds, existing approaches utilizing 3D reconstruction methods have not been thoroughly evaluated. To address this gap, this paper presents a comprehensive study on 3D wound reconstruction from consumer-grade videos. Specifically, we introduce the SALVE dataset, comprising video recordings of realistic wound phantoms captured with different cameras. Using this dataset, we assess the accuracy and precision of state-of-the-art methods for 3D reconstruction, ranging from traditional photogrammetry pipelines to advanced neural rendering approaches. In our experiments, we observe that photogrammetry approaches do not provide smooth surfaces suitable for precise clinical measurements of wounds. Neural rendering approaches show promise in addressing this issue, advancing the use of this technology in wound care practices.
- Abstract(参考訳): 慢性的な創傷の管理は、コンシューマグレードのビデオから臨床創傷評価を行うための自動システムの導入によって緩和される、世界的な課題である。
創部の3次元特徴を扱うには2次元画像解析手法が不十分であるが,既存の3次元再構成手法は十分に評価されていない。
このギャップに対処するため,本研究では,コンシューマ級映像からの3次元創傷再建に関する包括的研究を行った。
具体的には、異なるカメラで捉えた現実的な創傷ファントムのビデオ記録を含むSALVEデータセットを紹介する。
このデータセットを用いて、従来のフォトグラフィーパイプラインから高度なニューラルレンダリングアプローチまで、最先端の3D再構成手法の精度と精度を評価する。
本実験では, 創傷の精密な臨床的測定に適したスムーズな表面を提供していない。
ニューラルレンダリングアプローチは、この問題に対処し、創傷治療の実践におけるこの技術の使用を推進している。
関連論文リスト
- EndoSparse: Real-Time Sparse View Synthesis of Endoscopic Scenes using Gaussian Splatting [39.60431471170721]
内視鏡画像からの生体組織の3次元再構成は, 様々な重要な下流外科的応用を3D機能で解き放つ鍵となる。
既存の手法では、ビュー合成に様々な高度なニューラルレンダリング技術を採用しているが、スパースな観察しかできない場合には、正確な3D表現の復元に苦慮することが多い。
再建過程において,複数の基盤モデルから事前の知識を活用するフレームワークを提案し,それをtextitEndoSparse と呼ぶ。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-01T07:24:09Z) - 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) - Creating a Digital Twin of Spinal Surgery: A Proof of Concept [68.37190859183663]
手術デジタル化は、現実世界の手術の仮想レプリカを作成するプロセスである。
脊椎外科手術に応用した手術デジタル化のための概念実証(PoC)を提案する。
5台のRGB-Dカメラを外科医の動的3D再構成に、ハイエンドカメラを解剖学の3D再構成に、赤外線ステレオカメラを手術器具追跡に、レーザースキャナーを手術室の3D再構成とデータ融合に使用した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-03-25T13:09:40Z) - EndoGaussians: Single View Dynamic Gaussian Splatting for Deformable
Endoscopic Tissues Reconstruction [5.694872363688119]
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。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-24T10:27:50Z) - Farm3D: Learning Articulated 3D Animals by Distilling 2D Diffusion [67.71624118802411]
本稿では,カテゴリー固有の3D再構成器の学習方法であるFarm3Dについて述べる。
本稿では,Stable Diffusion などの画像生成装置を用いて,合成学習データを生成するフレームワークを提案する。
我々のネットワークは、単分子再構成や合成などの分析に利用でき、ビデオゲームのようなリアルタイムアプリケーションのための音響資産を生成することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-20T17:59:34Z) - Neural 3D Reconstruction in the Wild [86.6264706256377]
そこで我々は,インターネット写真コレクションから効率よく高精度な表面再構成を実現する新しい手法を提案する。
そこで本研究では,これらのシーンにおける再構成性能を評価するための新しいベンチマークとプロトコルを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-25T17:59:53Z) - A Temporal Learning Approach to Inpainting Endoscopic Specularities and
Its effect on Image Correspondence [13.25903945009516]
本稿では,時間的生成的対位ネットワーク(GAN)を用いて,隠蔽解剖学を特異性の下で描くことを提案する。
これは、胃内視鏡(Hyper-Kvasir)の生検データを用いて、完全に教師なしの方法で達成される。
また,3次元再構成とカメラモーション推定の基盤となるコンピュータビジョンタスクにおける本手法の有効性を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-31T13:14:00Z) - Adversarial Domain Feature Adaptation for Bronchoscopic Depth Estimation [111.89519571205778]
そこで本研究では,深度推定のためのドメイン適応手法を提案する。
提案する2段階構造は,まず,ラベル付き合成画像を用いた深度推定ネットワークを教師付きで訓練する。
実験の結果,提案手法は実画像上でのネットワーク性能をかなりの差で向上させることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-24T08:11:34Z) - 3D Convolutional Neural Networks for Stalled Brain Capillary Detection [72.21315180830733]
脳毛細血管の血流停止などの脳血管障害は、アルツハイマー病の認知機能低下と病態形成と関連している。
本稿では,3次元畳み込みニューラルネットワークを用いた脳画像中の毛細血管の自動検出のための深層学習に基づくアプローチについて述べる。
本手法は,他の手法よりも優れ,0.85マシューズ相関係数,85%感度,99.3%特異性を達成した。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-04T20:30:14Z) - 3D Reconstruction and Alignment by Consumer RGB-D Sensors and Fiducial
Planar Markers for Patient Positioning in Radiation Therapy [1.7744342894757368]
本稿では,安価な消費者レベルのRGB-Dセンサを用いた迅速かつ安価な患者位置決め法を提案する。
提案手法は,手持ちのRGB-Dセンサから記録された実時間,人工的,自然な視覚的ランドマークを融合する3次元再構成手法に依存する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-03-22T20:20:59Z) - 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。