論文の概要: ColorGS: High-fidelity Surgical Scene Reconstruction with Colored Gaussian Splatting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.18696v1
- Date: Tue, 26 Aug 2025 05:50:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-27 17:42:38.693321
- Title: ColorGS: High-fidelity Surgical Scene Reconstruction with Colored Gaussian Splatting
- Title（参考訳）: ColorGS: Colored Gaussian Splatting を用いた高忠実度手術シーン再構成
- Authors: Qun Ji, Peng Li, Mingqiang Wei,
- Abstract要約: 空間適応型カラーエンコーディングと変形モデリングの強化を統合した新しいフレームワークであるColorGSを提案する。
本研究は,高忠実度と計算実用性とのバランスをとることにより,手術シーンの再構築を推し進める。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.895276204273888
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: High-fidelity reconstruction of deformable tissues from endoscopic videos remains challenging due to the limitations of existing methods in capturing subtle color variations and modeling global deformations. While 3D Gaussian Splatting (3DGS) enables efficient dynamic reconstruction, its fixed per-Gaussian color assignment struggles with intricate textures, and linear deformation modeling fails to model consistent global deformation. To address these issues, we propose ColorGS, a novel framework that integrates spatially adaptive color encoding and enhanced deformation modeling for surgical scene reconstruction. First, we introduce Colored Gaussian Primitives, which employ dynamic anchors with learnable color parameters to adaptively encode spatially varying textures, significantly improving color expressiveness under complex lighting and tissue similarity. Second, we design an Enhanced Deformation Model (EDM) that combines time-aware Gaussian basis functions with learnable time-independent deformations, enabling precise capture of both localized tissue deformations and global motion consistency caused by surgical interactions. Extensive experiments on DaVinci robotic surgery videos and benchmark datasets (EndoNeRF, StereoMIS) demonstrate that ColorGS achieves state-of-the-art performance, attaining a PSNR of 39.85 (1.5 higher than prior 3DGS-based methods) and superior SSIM (97.25\%) while maintaining real-time rendering efficiency. Our work advances surgical scene reconstruction by balancing high fidelity with computational practicality, critical for intraoperative guidance and AR/VR applications.
- Abstract（参考訳）: 微妙な色の変化を捉え、グローバルな変形をモデル化する既存の手法の限界により、内視鏡的ビデオから変形可能な組織を高忠実に再構築することは依然として困難である。
3D Gaussian Splatting (3DGS) は効率的な動的再構成を可能にするが、その固定されたガウス色割り当ては複雑なテクスチャに苦慮し、線形変形モデリングは一貫した大域的変形をモデル化することができない。
このような問題に対処するために,空間適応型カラーエンコーディングと拡張変形モデリングを統合した手術シーン再構築のための新しいフレームワークであるColorGSを提案する。
まず,動的アンカーと学習可能な色パラメータを用いて,空間的に異なるテクスチャを適応的に符号化し,複雑な照明や組織類似性の下で色表現性を著しく向上させるカラーガウス原始体を提案する。
第2に,時間認識型ガウス基底関数と学習可能な時間非依存変形を組み合わせた拡張変形モデル(EDM)を設計し,局所的な組織変形と外科的相互作用による大域的な運動の整合性の両方を正確に把握する。
DaVinciのロボット手術ビデオとベンチマークデータセット(EndoNeRF, StereoMIS)の大規模な実験は、ColorGSが最先端のパフォーマンスを実現し、PSNRが39.85(以前の3DGSベースの手法よりも1.5高い)、SSIMが97.25\%(英語版)であることを示した。
本研究は,術中指導とAR/VR応用に不可欠な高忠実度と計算実用性とのバランスをとることで,手術シーンの再構築を推し進める。
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