論文の概要: Comparing Commercial Depth Sensor Accuracy for Medical Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.13028v1
- Date: Thu, 11 Jun 2026 08:02:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-12 15:55:27.660668
- Title: Comparing Commercial Depth Sensor Accuracy for Medical Applications
- Title(参考訳): 医療応用における市販深度センサの精度比較
- Authors: Pit Henrich, Maximilian Weiherer, Franziska Hansen, Bernhard Egger, Franziska Mathis-Ullrich,
- Abstract要約: ブタの骨標本,ブタの腹標本,シリコーン腎ファントムの4つの深度センサーをベンチマークした。
これらの物体には、均質な表面、特異な表面、地下散乱など、いくつかの現実世界の課題が含まれている。
Zivid 2M+ 60は、この研究で考慮された全てのオブジェクトとメトリクスで最高の性能を発揮した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.34973576699304
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Depth estimation has numerous medical and surgical applications. We benchmark four depth sensors on a porcine bone specimen, a porcine belly specimen, and a silicone kidney phantom using stylus-sampled references. These objects contain several real-world challenges, including homogeneous surfaces, specular surfaces, and subsurface scattering. The comparison includes stereo, structured-light, and time-of-flight sensors at a distance of approximately 50 cm. Specifically, the Intel RealSense D405 (Intel RealSense, United States), PMD Flexx2 (pmdtechnologies, Germany), Stereolabs ZED 2i (Stereolabs, France), and Zivid 2M+ 60 (Zivid, Norway) are compared. The Zivid 2M+ 60 performed best across all objects and metrics considered in this work. The ZED ranked second for real tissue, but last on the phantom.
- Abstract(参考訳): 深さ推定には多くの医学的・外科的応用がある。
ブタの骨標本,ブタの腹標本,シリコーン腎ファントムの4つの深度センサーについてスタイラスサンプリングによる検討を行った。
これらの物体には、均質な表面、特異な表面、地下散乱など、いくつかの現実世界の課題が含まれている。
比較対象はステレオ、構造化光、飛行時間センサーで、距離は約50cmである。
具体的には、Intel RealSense D405 (Intel RealSense, United States), PMD Flexx2 (pmdtechnologies, Germany), Stereolabs ZED 2i (Stereolabs, France), Zivid 2M+ 60 (Zivid, Norway) を比較した。
Zivid 2M+ 60は、この研究で考慮された全てのオブジェクトとメトリクスで最高の性能を発揮した。
ZEDは本物の組織では2位だが、ファントムでは最後だった。
関連論文リスト
- A Systematic Benchmark of Intraoperative Ultrasound-to-MR Synthesis for Brain Tumour Surgery [0.0]
術中超音波(ioUS)は脳腫瘍手術において多彩で費用対効果が高い。
以前の作業のほとんどは、単一のアーキテクチャを独立して評価しています。
アーキテクチャパラダイム、推論規則、ダウンストリームタスクエンドポイントにまたがるベンチマークはない。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-30T09:05:24Z) - UE5-Forest: A Photorealistic Synthetic Stereo Dataset for UAV Forestry Depth Estimation [5.266753902938501]
我々は、Unreal Engine 5 (UE5) で構築されたフォトリアリスティック合成ステレオデータセットを提案する。
Quixel Megascansライブラリにある100と15のフォトグラムをスキャンした木が仮想のシーンに配置されている。
3つの高層帯(水平 +45度 -45度)で、各木を最大2mの軌道に配置すると、5,520個の修正された1920 x 1080ステレオペアがピクセル完全不均一ラベルを持つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-13T04:27:24Z) - Benchmarking Egocentric Visual-Inertial SLAM at City Scale [50.1245744173948]
本稿では,エゴセントリックなマルチモーダルデータを用いた視覚慣性SLAMのための新しいデータセットとベンチマークを提案する。
我々は、様々なセンサーを備えたメガネのような装置で、市内の中心部を何時間、何キロもの軌跡を記録している。
アカデミックによって開発された最先端のシステムは、これらの課題に対して堅牢ではないことを示し、これに責任を負うコンポーネントを特定します。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-30T17:59:31Z) - DNA-Rendering: A Diverse Neural Actor Repository for High-Fidelity
Human-centric Rendering [126.00165445599764]
ニューラルアクターレンダリングのための人間のパフォーマンスデータの大規模かつ高忠実なリポジトリであるDNAレンダリングを提案する。
我々のデータセットには、1500人以上の被験者、5000のモーションシーケンス、67.5Mのフレームのデータボリュームが含まれています。
我々は,最大解像度4096 x 3000の60個の同期カメラと15fpsの速度,ステルカメラキャリブレーションステップを含む,データをキャプチャするプロフェッショナルなマルチビューシステムを構築した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-19T17:58:03Z) - UltraGlove: Hand Pose Estimation with Mems-Ultrasonic Sensors [14.257535961674021]
指に装着した複数のMEMS超音波センサを用いた手指追跡グローブを提案する。
実験の結果,本手法は精度,サイズに依存し,外的干渉に対して頑健であることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-22T03:41:47Z) - Deep Learning on Home Drone: Searching for the Optimal Architecture [54.535788447839884]
そこで我々は,Raspberry Pi Zero v2のような弱いマイクロコンピュータ上で,学習によってリアルタイムなセマンティックセマンティックセマンティクスを実行するシステムを提案する。
特にRaspberry Piの重さは16ドル(約1万2000円)以下で、クレジットカードの半分程度なので、市販のDJI Telloのおもちゃに簡単に取り付けることができます。
その結果、自律ドローンは、オンボードのモノクロRGBカメラのビデオストリームからオブジェクトをリアルタイムで検出し、分類することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-21T11:41:45Z) - MIPI 2022 Challenge on Quad-Bayer Re-mosaic: Dataset and Report [90.34148262169595]
本稿では,新しい画像センサと撮像アルゴリズムに着目した5つのトラックを含む,最初のMIPI課題を紹介する。
参加者は、高品質なQuadとBayerのペアの70(トレーニング)と15(検証)シーンを含む、新しいデータセットを提供した。
最終結果は、PSNR、SSIM、LPIPS、KLDなどの客観的指標を用いて評価される。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-15T05:46:52Z) - Is my Depth Ground-Truth Good Enough? HAMMER -- Highly Accurate
Multi-Modal Dataset for DEnse 3D Scene Regression [34.95597838973912]
HAMMERは屋内深度推定のための複数の一般的なセンサーからの深度推定を含むデータセットである。
我々は3次元スキャナーとアライメントレンダリングの助けを借りて、信頼性の高い地上真理深度マップを構築した。
一般的な深度推定器は、このデータと典型的な深度センサに基づいて訓練されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-09T21:25:09Z) - A dataset for multi-sensor drone detection [67.75999072448555]
近年,小型・遠隔操作無人航空機(UAV)の使用が増加している。
ドローン検出に関するほとんどの研究は、取得デバイスの種類、ドローンの種類、検出範囲、データセットを特定することに失敗している。
我々は、赤外線および可視ビデオとオーディオファイルを含むドローン検出のための注釈付きマルチセンサーデータベースにコントリビュートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-02T20:52:03Z) - TUM-VIE: The TUM Stereo Visual-Inertial Event Dataset [50.8779574716494]
イベントカメラはバイオインスパイアされた視覚センサーで、ピクセルごとの明るさの変化を測定する。
これらは、低レイテンシ、高ダイナミックレンジ、高時間分解能、低消費電力など、従来のフレームベースのカメラよりも多くの利点を提供する。
イベントカメラを用いた3次元認識・ナビゲーションアルゴリズムの開発を促進するため,TUM-VIEデータセットを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-16T19:53:56Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。