論文の概要: EndoPerfect: A Hybrid NeRF-Stereo Vision Approach Pioneering Monocular Depth Estimation and 3D Reconstruction in Endoscopy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04041v3
• Date: Mon, 25 Nov 2024 23:28:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-01 18:31:37.706569
• Title: EndoPerfect: A Hybrid NeRF-Stereo Vision Approach Pioneering Monocular Depth Estimation and 3D Reconstruction in Endoscopy
• Title（参考訳）: EndoPerfect: 単眼深度推定と内視鏡3次元再構成を併用したハイブリッドNeRF-Stereo Vision Approach
• Authors: Pengcheng Chen, Wenhao Li, Nicole Gunderson, Jeremy Ruthberg, Randall Bly, Zhenglong Sun, Waleed M. Abuzeid, Eric J. Seibel,
• Abstract要約: 内視鏡下副鼻腔手術(ESS)の3次元再建は極めて正確である。 これは、従来の単眼内視鏡を使用する場合、非常に難しい課題となる。 本稿では,ニューラルレージアンス場(NeRF)と立体深度推定を組み合わせた3次元再構成手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.798218793025974
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: 3D reconstruction in endoscopic sinus surgery (ESS) demands exceptional accuracy, with the mean error and standard deviation necessitating within the range of a single CT slice (0.625 mm), as the critical structures in the nasal cavity are situated within submillimeter distances from surgical instruments. This poses a formidable challenge when using conventional monocular endoscopes. Depth estimation is crucial for 3D reconstruction, yet existing depth estimation methodologies either suffer from inherent accuracy limitations or, in the case of learning-based approaches, perform poorly when applied to ESS despite succeeding on their original datasets. In this study, we present a novel, highly generalizable method that combines Neural Radiance Fields (NeRF) and stereo depth estimation for 3D reconstruction that can derive metric monocular depth. Our approach begins with an initial NeRF reconstruction yielding a coarse 3D scene, the subsequent creation of binocular pairs within coarse 3D scene, and generation of depth maps through stereo vision, These depth maps are used to supervise subsequent NeRF iteration, progressively refining NeRF and binocular depth, the refinement process continues until the depth maps converged. This recursive process generates high-accuracy depth maps from monocular endoscopic video. Evaluation in synthetic endoscopy shows a depth accuracy of 0.125 $\pm$ 0.443 mm, well within the 0.625 mm threshold. Further clinical experiments with real endoscopic data demonstrate a mean distance to CT mesh of 0.269 mm, representing the highest accuracy among monocular 3D reconstruction methods in ESS.
• Abstract（参考訳）: 内視鏡下副鼻腔手術 (ESS) における3次元再建は, 単一のCTスライス (0.625 mm) の範囲で平均誤差と標準偏差が要求され, 鼻腔の臨界構造は手術器具からサブミリメートル以内である。 これは、従来の単眼内視鏡を使用する場合、非常に難しい課題となる。 深度推定は3次元再構成において重要であるが、既存の深度推定手法は固有の精度の限界に悩まされるか、学習ベースアプローチの場合、元のデータセットを成功させてもESSに適用されると性能が低下する。 本研究では,NeRF(Near Radiance Fields)とステレオ深度推定を組み合わせた新しい高一般化手法を提案する。 提案手法は, 粗い3次元シーンの生成, 粗い3次元シーン内での両眼対の生成, 立体視による深度マップの作成から始まる。 この再帰的プロセスは単眼内視鏡画像から高精度な深度マップを生成する。 合成内視鏡による評価では、0.625mmの範囲内では0.125$\pm$ 0.443 mmの深さ精度が示されている。 術中CTメッシュまでの平均距離は0.269mmであり,ESSにおけるモノクローナル3次元再構成法の中で最も精度が高い。

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