論文の概要: Endoscopic Depth Estimation Based on Deep Learning: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.20881v1
• Date: Mon, 28 Jul 2025 14:34:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-29 16:23:58.16154
• Title: Endoscopic Depth Estimation Based on Deep Learning: A Survey
• Title（参考訳）: 深層学習に基づく内視鏡的深度推定:サーベイ
• Authors: Ke Niu, Zeyun Liu, Xue Feng, Heng Li, Kaize Shi,
• Abstract要約: 内視鏡的深度推定は、最小侵襲手術の安全性と精度を向上させるための重要な技術である。 いくつかの関連調査が存在するにもかかわらず、最近のディープラーニングベースの技術に焦点を絞った総合的な概要はまだ限られている。 本論文は,最先端の文献を体系的にレビューすることで,このギャップを埋める試みである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1801587453753113
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Endoscopic depth estimation is a critical technology for improving the safety and precision of minimally invasive surgery. It has attracted considerable attention from researchers in medical imaging, computer vision, and robotics. Over the past decade, a large number of methods have been developed. Despite the existence of several related surveys, a comprehensive overview focusing on recent deep learning-based techniques is still limited. This paper endeavors to bridge this gap by systematically reviewing the state-of-the-art literature. Specifically, we provide a thorough survey of the field from three key perspectives: data, methods, and applications, covering a range of methods including both monocular and stereo approaches. We describe common performance evaluation metrics and summarize publicly available datasets. Furthermore, this review analyzes the specific challenges of endoscopic scenes and categorizes representative techniques based on their supervision strategies and network architectures. The application of endoscopic depth estimation in the important area of robot-assisted surgery is also reviewed. Finally, we outline potential directions for future research, such as domain adaptation, real-time implementation, and enhanced model generalization, thereby providing a valuable starting point for researchers to engage with and advance the field.
• Abstract（参考訳）: 内視鏡的深度推定は、最小侵襲手術の安全性と精度を向上させるための重要な技術である。 医学画像、コンピュータビジョン、ロボット工学の研究者からかなりの注目を集めている。 過去10年間で、多くの方法が開発されてきた。 いくつかの関連調査が存在するにもかかわらず、最近のディープラーニングベースの技術に焦点を絞った総合的な概要はまだ限られている。 本論文は,最先端の文献を体系的にレビューすることで,このギャップを埋める試みである。 具体的には、データ、メソッド、アプリケーションという3つの重要な視点から、単分子的アプローチとステレオ的アプローチの両方を含む様々な手法について、その分野を徹底的に調査する。 本稿では、一般的なパフォーマンス評価指標を説明し、公開データセットを要約する。 さらに,本研究では,内視鏡的シーンの具体的な課題を分析し,その監視戦略とネットワークアーキテクチャに基づいて代表的手法を分類する。 ロボット補助手術の重要領域における内視鏡的深度推定の応用についても概説した。 最後に,ドメイン適応,リアルタイム実装,モデル一般化などの今後の研究の方向性について概説する。

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