論文の概要: NeRFscopy: Neural Radiance Fields for in-vivo Time-Varying Tissues from Endoscopy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.15775v1
• Date: Tue, 17 Feb 2026 18:05:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-18 16:03:18.152755
• Title: NeRFscopy: Neural Radiance Fields for in-vivo Time-Varying Tissues from Endoscopy
• Title（参考訳）: 内視鏡による生体内時間変化組織に対するNeRFscopy-Near Radiance Fields
• Authors: Laura Salort-Benejam, Antonio Agudo,
• Abstract要約: モノクローナルビデオから変形可能な内視鏡組織を3次元再構成し,新しい視点合成のための自己監督型パイプラインであるNeRFscopyを導入する。 NeRFscopyは、様々な難解な内視鏡シーンで競合する手法よりも優れた、新しいビュー合成の観点で正確な結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.633528239379483
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Endoscopy is essential in medical imaging, used for diagnosis, prognosis and treatment. Developing a robust dynamic 3D reconstruction pipeline for endoscopic videos could enhance visualization, improve diagnostic accuracy, aid in treatment planning, and guide surgery procedures. However, challenges arise due to the deformable nature of the tissues, the use of monocular cameras, illumination changes, occlusions and unknown camera trajectories. Inspired by neural rendering, we introduce NeRFscopy, a self-supervised pipeline for novel view synthesis and 3D reconstruction of deformable endoscopic tissues from a monocular video. NeRFscopy includes a deformable model with a canonical radiance field and a time-dependent deformation field parameterized by SE(3) transformations. In addition, the color images are efficiently exploited by introducing sophisticated terms to learn a 3D implicit model without assuming any template or pre-trained model, solely from data. NeRFscopy achieves accurate results in terms of novel view synthesis, outperforming competing methods across various challenging endoscopy scenes.
• Abstract（参考訳）: 内視鏡は、診断、予後、治療に使用される医療画像に必須である。 内視鏡的ビデオのための堅牢な動的3D再構築パイプラインの開発は、可視化の強化、診断精度の向上、治療計画の支援、手術手順の案内などを可能にする。 しかし、組織が変形する性質、単眼カメラの使用、照明の変化、閉塞、未知のカメラ軌道が原因で、課題が生じる。 ニューラルレンダリングにインスパイアされたNeRFscopyは、モノクロビデオから変形可能な内視鏡組織を3次元再構成する、新しいビュー合成のための自己教師付きパイプラインである。 NeRFscopyは、正準放射場を持つ変形可能なモデルと、SE(3)変換によってパラメータ化された時間依存の変形場を含む。 さらに、テンプレートや事前学習されたモデルをデータのみから仮定することなく、3Dの暗黙のモデルを学ぶための洗練された用語を導入することで、カラーイメージを効率的に活用する。 NeRFscopyは、様々な難解な内視鏡シーンで競合する手法よりも優れた、新しいビュー合成の観点で正確な結果を得る。

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