論文の概要: EndoPerfect: High-Accuracy Monocular Depth Estimation and 3D Reconstruction for Endoscopic Surgery via NeRF-Stereo Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04041v5
• Date: Fri, 28 Feb 2025 06:45:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-03 13:37:36.365398
• Title: EndoPerfect: High-Accuracy Monocular Depth Estimation and 3D Reconstruction for Endoscopic Surgery via NeRF-Stereo Fusion
• Title（参考訳）: NeRF-Stereo Fusion を用いた内視鏡手術における高精度単眼深度推定と3次元再構成
• 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)では,術中CTは術中評価に有用であるが,着床速度や放射線曝露に制約がある。 既存の技術は、しばしば密度の高い再建に必要なサブミリ精度を達成するのに苦労する。 本稿では,Neural Radiance Fields(NeRF)を中間表現として活用するオンライン学習手法を提案する。 提案手法では,0.5mm未満の点間精度が0.125$pm$0.443mmであることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.798218793025974
• License:
• Abstract: In endoscopic sinus surgery (ESS), intraoperative CT (iCT) offers valuable intraoperative assessment but is constrained by slow deployment and radiation exposure, limiting its clinical utility. Endoscope-based monocular 3D reconstruction is a promising alternative; however, existing techniques often struggle to achieve the submillimeter precision required for dense reconstruction. In this work, we propose an iterative online learning approach that leverages Neural Radiance Fields (NeRF) as an intermediate representation, enabling monocular depth estimation and 3D reconstruction without relying on prior medical data. Our method attains a point-to-point accuracy below 0.5 mm, with a demonstrated theoretical depth accuracy of 0.125 $\pm$ 0.443 mm. We validate our approach across synthetic, phantom, and real endoscopic scenarios, confirming its accuracy and reliability. These results underscore the potential of our pipeline as an iCT alternative, meeting the demanding submillimeter accuracy standards required in ESS.
• Abstract（参考訳）: 内視鏡下副鼻腔手術(Electroscopic sinus surgery, ESS)では, 術中CT(Intraoperative CT, ICT)が有用であるが, 放射線照射が遅く, 臨床的有用性に制限されている。 内視鏡による単分子3D再構成は有望な代替手段であるが,既存の技術は高密度再構成に必要なサブミリ精度の達成に苦慮することが多い。 本研究では,NeRF(Neural Radiance Fields)を中間表現として活用した反復型オンライン学習手法を提案する。 提案手法では,0.5mm未満の点間精度が0.125 $\pm$ 0.443 mmであることを示す。 我々は,その正確さと信頼性を確認し,人工,幻,実際の内視鏡的シナリオにまたがるアプローチを検証する。 これらの結果は, ESSで要求されるサブミリ単位の精度基準を満たすため, iCT代替品としてのパイプラインの可能性を強調した。

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