論文の概要: NFL-BA: Improving Endoscopic SLAM with Near-Field Light Bundle Adjustment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13176v2
• Date: Wed, 19 Mar 2025 18:38:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-21 15:30:51.908816
• Title: NFL-BA: Improving Endoscopic SLAM with Near-Field Light Bundle Adjustment
• Title（参考訳）: NFL-BA: 近距離光束調整による内視鏡的SLAMの改善
• Authors: Andrea Dunn Beltran, Daniel Rho, Stephen Pizer, Marc Niethammer, Roni Sengupta,
• Abstract要約: 内視鏡ビデオからのSLAMは、自律的なナビゲーション、監視されていない地域へのガイダンス、盲点検出、3D視覚化を可能にする。 既存の高密度SLAMアルゴリズムは、遠距離および静的照明を仮定し、シーン幾何学とカメラパラメータを最適化する。 近接場照明は、既存のSLAMフレームワークの光測定バンドル調整を、屋内や屋外のシーンに比べて低調に行う。 従来の光束調整損失をNFL-BAに置き換えることで,ニューラル暗黙的SLAMと3DGS SLAMを用いて改善できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.06420641609448
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) from endoscopy videos can enable autonomous navigation, guidance to unsurveyed regions, blindspot detections, and 3D visualizations, which can significantly improve patient outcomes and endoscopy experience for both physicians and patients. Existing dense SLAM algorithms often assume distant and static lighting and optimize scene geometry and camera parameters by minimizing a photometric rendering loss, often called Photometric Bundle Adjustment. However, endoscopy videos exhibit dynamic near-field lighting due to the co-located light and camera moving extremely close to the surface. In addition, low texture surfaces in endoscopy videos cause photometric bundle adjustment of the existing SLAM frameworks to perform poorly compared to indoor/outdoor scenes. To mitigate this problem, we introduce Near-Field Lighting Bundle Adjustment Loss (NFL-BA) which explicitly models near-field lighting as a part of Bundle Adjustment loss and enables better performance for low texture surfaces. Our proposed NFL-BA can be applied to any neural-rendering based SLAM framework. We show that by replacing traditional photometric bundle adjustment loss with our proposed NFL-BA results in improvement, using neural implicit SLAM and 3DGS SLAMs. In addition to producing state-of-the-art tracking and mapping results on colonoscopy C3VD dataset we also show improvement on real colonoscopy videos. See results at https://asdunnbe.github.io/NFL-BA/
• Abstract（参考訳）: 内視鏡ビデオからの同時局在とマッピング(SLAM)は、自律的なナビゲーション、監視されていない領域へのガイダンス、盲点検出、および3D可視化を可能にし、医師と患者双方の内視鏡経験を大幅に改善することができる。 既存の高密度SLAMアルゴリズムは、遠方および静的な照明を仮定し、フォトメトリック・バンドル調整(Photometric Bundle Adjustment)と呼ばれるフォトメトリック・レンダリング損失を最小限にすることで、シーンの幾何学とカメラパラメータを最適化する。 しかし、内視鏡ビデオは、同じ位置にある光とカメラが地表に非常に近づいたため、ダイナミックな近接場照明を示す。 さらに、内視鏡映像の低テクスチャ表面は、既存のSLAMフレームワークの光度バンドル調整を、屋内や屋外のシーンと比べて粗悪なパフォーマンスに導く。 この問題を緩和するために, 近接場照明調整損失 (NFL-BA) を導入し, 低テクスチャ面の高性能化を実現した。 提案するNFL-BAは,ニューラルレンダリングに基づくSLAMフレームワークに適用可能である。 従来の光束調整損失をNFL-BAに置き換えることで,ニューラル暗黙的SLAMと3DGS SLAMを用いて改善できることを示す。 大腸内視鏡C3VDデータセットにおける最先端の追跡とマッピング結果の生成に加えて,実際の大腸内視鏡ビデオの改善も示す。 https://asdunnbe.github.io/NFL-BA/

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