論文の概要: Enhanced Feature-based Image Stitching for Endoscopic Videos in Pediatric Eosinophilic Esophagitis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.04207v2
• Date: Thu, 13 Feb 2025 05:40:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:45:24.329029
• Title: Enhanced Feature-based Image Stitching for Endoscopic Videos in Pediatric Eosinophilic Esophagitis
• Title（参考訳）: 小児好酸球性食道炎に対する内視鏡的画像撮影法
• Authors: Juming Xiong, Muyang Li, Ruining Deng, Tianyuan Yao, Shunxing Bao, Regina N Tyree, Girish Hiremath, Yuankai Huo,
• Abstract要約: 本稿では,内視鏡的画像縫合性を高めるために,新しい前処理パイプラインを提案する。 提案手法は,4つのステップを踏襲して,内視鏡的映像データを連続した2次元画像に変換する。 小児内視鏡ビデオ20本で行った実験では,画像アライメントと縫合品質が有意に向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.634233891270609
• License:
• Abstract: Video endoscopy represents a major advance in the investigation of gastrointestinal diseases. Reviewing endoscopy videos often involves frequent adjustments and reorientations to piece together a complete view, which can be both time-consuming and prone to errors. Image stitching techniques address this issue by providing a continuous and complete visualization of the examined area. However, endoscopic images, particularly those of the esophagus, present unique challenges. The smooth surface, lack of distinct feature points, and non-horizontal orientation complicate the stitching process, rendering traditional feature-based methods often ineffective for these types of images. In this paper, we propose a novel preprocessing pipeline designed to enhance endoscopic image stitching through advanced computational techniques. Our approach converts endoscopic video data into continuous 2D images by following four key steps: (1) keyframe selection, (2) image rotation adjustment to correct distortions, (3) surface unwrapping using polar coordinate transformation to generate a flat image, and (4) feature point matching enhanced by Adaptive Histogram Equalization for improved feature detection. We evaluate stitching quality through the assessment of valid feature point match pairs. Experiments conducted on 20 pediatric endoscopy videos demonstrate that our method significantly improves image alignment and stitching quality compared to traditional techniques, laying a robust foundation for more effective panoramic image creation.
• Abstract（参考訳）: 内視鏡検査は消化管疾患の研究における大きな進歩である。 内視鏡ビデオのレビューには、多くの場合、完全なビューをまとめるために、頻繁な調整と再配置が伴う。 画像縫合技術は、検査領域の連続的かつ完全な可視化を提供することによってこの問題に対処する。 しかし,内視鏡像,特に食道像は特異な課題を呈していた。 滑らかな表面、特徴点の欠如、非水平方向の方向は縫合過程を複雑にし、伝統的な特徴ベースの手法はこの種の画像には効果がないことが多い。 本稿では,高度な計算技術による内視鏡画像の縫合性向上を目的とした,新しい前処理パイプラインを提案する。 提案手法は,(1)鍵フレーム選択,(2)歪み補正のための画像回転調整,(3)極座標変換による平面展開,(4)アダプティブヒストグラム等化による特徴点マッチングによる特徴点マッチングの4つの重要なステップにより,連続的な2次元画像に変換する。 有効特徴点マッチングペアの評価により縫合品質を評価する。 小児内視鏡ビデオ20本で行った実験では,従来の手法に比べて画像アライメントと縫合品質が有意に向上し,より効果的なパノラマ画像作成のための堅牢な基盤が築かれた。

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