論文の概要: Dense Endoluminal Mapping and Localisation from Monocular Bronchoscopy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.16570v1
- Date: Mon, 12 Oct 2026 10:50:30 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-18 22:33:37.99949
- Title: Dense Endoluminal Mapping and Localisation from Monocular Bronchoscopy
- Title（参考訳）: 単分子気管支鏡による高密度内膜マッピングと局在化
- Abstract要約: 気管支鏡は気道にカメラを挿入し、内膜疾患を診断する。
カメラを気道に沿って配置するには、通常は電磁式トラッカーや術前CTスキャンのような追加の装置が必要となる。
気管支鏡の先端をローカライズし,その周囲の気道面をRGBビデオのみで再構成する単眼SLAMシステムを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.305530830757142
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Bronchoscopy inserts a camera through the airways to diagnose endoluminal disease. Locating the camera along the airway usually requires additional equipment, such as an electromagnetic tracker and a preoperative CT scan. In this paper, we investigate the use of the monocular camera stream to localise the bronchoscope without requiring additional sensing. We introduce a monocular SLAM system that localises the tip of a bronchoscope and reconstructs the airway surface around it from RGB video alone. A Depth Anything 3 backbone, fine-tuned on over a million photorealistic airway renderings, returns metric per-pixel depth and is the system's only source of scale. DINOv3 features routed through a custom cross-attention matcher supply sub-pixel correspondences on mucosa where classical descriptors fail. Both enter a factor graph alongside a dense constraint from projective iterative closest point (ICP) registration against the system's own running reconstruction, so surface evidence stabilises the directions the visual factors leave weakly observable. On six airways rendered from patient CT scans, the system reaches 26.1 mm mean absolute trajectory error and 77.5% mean surface F-score. Its mean surface accuracy exceeds that of five recent monocular SLAM and feed-forward baselines. MASt3R-SLAM, which fits a free scale to the ground truth, has a lower mean trajectory error (22.0 mm). ORB-SLAM3 completes only two of the six airways, whereas our system completes all six and also reconstructs two ex vivo specimens.
- Abstract（参考訳）: 気管支鏡は気道にカメラを挿入し、内膜疾患を診断する。
カメラを気道に沿って配置するには、通常は電磁式トラッカーや術前CTスキャンのような追加の装置が必要となる。
本稿では,気管支鏡の局所化にモノクラーカメラストリームを用いることを,追加のセンシングを必要とせずに検討する。
気管支鏡の先端をローカライズし,その周囲の気道面をRGBビデオのみで再構成する単眼SLAMシステムを提案する。
A Depth Anything 3 バックボーンは100万枚以上のフォトリアリスティックなエアウェイレンダリングを微調整し、メートル法をピクセルごとの深さで返します。
DINOv3の特徴は、古典的なディスクリプタが失敗する粘膜上の、カスタムのクロスアテンション・マッカーサプリメント・サブピクセル対応を介してルートされる。
どちらも、システムの実行中の再構成に対する射影的反復的最近点 (ICP) 登録からの厳密な制約に沿った因子グラフに入るため、表面的証拠は視覚的要因が弱く観察できる方向を安定化させる。
患者のCTスキャンから得られた6つの気道では、システムは26.1mm平均絶対軌道誤差と77.5%平均表面Fスコアに達する。
表面の精度は、最近の5つの単分子SLAMとフィードフォワードベースラインよりも高い。
MASt3R-SLAMは、地上の真実に自由スケールで適合するが、平均軌道誤差は22.0mmである。
ORB-SLAM3は6つの気道のうち2つしか完成していないが、我々のシステムは6つの気道全てを完了し、2つの外生標本を再構築する。
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