論文の概要: LightEndoStereo: A Real-time Lightweight Stereo Matching Method for Endoscopy Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.00731v1
• Date: Sun, 02 Mar 2025 05:06:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-05 19:18:59.127451
• Title: LightEndoStereo: A Real-time Lightweight Stereo Matching Method for Endoscopy Images
• Title（参考訳）: LightEndoStereo:内視鏡画像のリアルタイムステレオマッチング法
• Authors: Yang Ding, Can Han, Sijia Du, Yaqi Wang, Dahong Qian,
• Abstract要約: LightEndoStereoは、内視鏡画像のための軽量なリアルタイムステレオマッチング手法である。 提案手法はSCARED と SERV-CT のデータセットを用いて評価し,最先端のマッチング精度と42FPSのリアルタイム推論速度を実現した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.496434098222321
• License:
• Abstract: Real-time acquisition of accurate depth of scene is essential for automated robotic minimally invasive surgery, and stereo matching with binocular endoscopy can generate such depth. However, existing algorithms struggle with ambiguous tissue boundaries and real-time performance in prevalent high-resolution endoscopic scenes. We propose LightEndoStereo, a lightweight real-time stereo matching method for endoscopic images. We introduce a 3D Mamba Coordinate Attention module to streamline the cost aggregation process by generating position-sensitive attention maps and capturing long-range dependencies across spatial dimensions using the Mamba block. Additionally, we introduce a High-Frequency Disparity Optimization module to refine disparity estimates at tissue boundaries by enhancing high-frequency information in the wavelet domain. Our method is evaluated on the SCARED and SERV-CT datasets, achieving state-of-the-art matching accuracy and a real-time inference speed of 42 FPS. The code is available at https://github.com/Sonne-Ding/LightEndoStereo.
• Abstract（参考訳）: ロボットによる低侵襲手術の自動化には,シーンの正確な深度をリアルタイムに取得することが不可欠であり,両眼内視鏡とのステレオマッチングにより,そのような深度を発生させることができる。 しかし、既存のアルゴリズムは、高解像度の内視鏡シーンにおいて、あいまいな組織の境界とリアルタイムのパフォーマンスに苦慮している。 内視鏡画像のための軽量リアルタイムステレオマッチング法LightEndoStereoを提案する。 本研究では,3次元マンバ座標アテンションモジュールを導入し,位置感性アテンションマップを生成し,マンバブロックを用いて空間次元の長距離依存性を捉えることで,コストアグリゲーションプロセスの合理化を図る。 さらに,ウェーブレット領域の高周波情報を高め,組織境界における分散度推定の精度を高めるために,高周波分散度最適化モジュールを導入する。 提案手法はSCARED と SERV-CT のデータセットを用いて評価し,最先端のマッチング精度と42FPSのリアルタイム推論速度を実現した。 コードはhttps://github.com/Sonne-Ding/LightEndoStereoで入手できる。

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