論文の概要: DepthPilot: From Controllability to Interpretability in Colonoscopy Video Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.26232v1
• Date: Wed, 29 Apr 2026 02:24:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-30 15:59:36.22601
• Title: DepthPilot: From Controllability to Interpretability in Colonoscopy Video Generation
• Title（参考訳）: DepthPilot: 大腸内視鏡映像生成における制御性から解釈性へ
• Authors: Junhu Fu, Ke Chen, Weidong Guo, Shuyu Liang, Jie Xu, Chen Ma, Kehao Wang, Shengli Lin, Zeju Li, Yuanyuan Wang, Yi Guo, Shuo Li,
• Abstract要約: 大腸内視鏡画像生成のための最初の解釈可能なフレームワークであるDepthPilotを提案する。 明示的な幾何学的グラウンドを達成するために、DepthPilot氏は、事前の分布アライメント戦略を考案した。 奥行き制約は、パラメータ効率の良い微調整によってバックボーン拡散に注入され、解剖学的な忠実さが保証される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.17232304282025
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Controllable medical video generation has achieved remarkable progress, but it still lacks interpretability, which requires the alignment of generated contents with physical priors and faithful clinical manifestations. To push the boundaries from mere controllability to interpretability, we propose DepthPilot, the first interpretable framework for colonoscopy video generation. This work takes a step toward trustworthy generation through two synergistic paradigms. To achieve explicit geometric grounding, DepthPilot devises a prior distribution alignment strategy, injecting depth constraints into the diffusion backbone via parameter-efficient fine-tuning to ensure anatomical fidelity. To enhance intrinsic nonlinear modeling under these geometric constraints, DepthPilot employs an adaptive spline denoising module, replacing fixed linear weights with learnable spline functions to capture complex spatio-temporal dynamics. Extensive evaluations across three public datasets and in-house clinical data confirm DepthPilot's robust ability to produce physically consistent videos. It achieves FID scores below 15 across all benchmarks and ranks first in clinician assessments, bridging the gap between "visually realistic" and "clinically interpretable". Moreover, DepthPilot-generated videos are expected to enable reliable 3D reconstruction, facilitating surgical navigation and blind region identification, and serve as a foundation toward the colorectal world model.
• Abstract（参考訳）: コントロール可能な医用ビデオ生成は目覚ましい進歩を遂げてきたが、それでも解釈可能性に欠けており、生成したコンテンツを物理的先行と整合させ、忠実な臨床症状を必要とする。 大腸内視鏡画像生成のための最初の解釈可能なフレームワークであるDepthPilotを提案する。 この研究は、2つの相乗的パラダイムを通じて信頼に値する世代に向かって一歩前進する。 明示的な幾何学的グラウンド化を実現するため、DepthPilotは従来の分布アライメント戦略を考案し、パラメータ効率の微調整により拡散バックボーンに深さ制約を注入し、解剖学的忠実性を確保する。 これらの幾何学的制約の下で固有の非線形モデリングを強化するために、DepthPilotは適応的なスプラインデノナイジングモジュールを使用し、固定された線形重みを学習可能なスプライン関数に置き換え、複雑な時空間力学を捉える。 3つの公開データセットと社内臨床データにわたる広範囲な評価は、DepthPilotが物理的に一貫したビデオを生成する堅牢な能力を確認している。 すべてのベンチマークでFIDスコアが15未満に達し、臨床評価では第1位となり、「視覚的に現実的」と「クリニック的に解釈可能な」のギャップを埋める。 さらに、DepthPilotで生成されたビデオは、信頼性の高い3D再構成を可能にし、手術ナビゲーションと盲点識別を容易にし、大腸癌の世界モデルに向けた基盤として機能することが期待されている。

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