使用三维表面感知约束的三维内窥镜深度估计

Mar, 2022

使用三维表面感知约束的三维内窥镜深度估计

3D endoscopic depth estimation using 3D surface-aware constraints

Shang Zhao, Ce Wang, Qiyuan Wang, Yanzhe Liu, S Kevin Zhou

TL;DR本文提出了一种基于表面感知性约束的深度估计方法，将相机参数纳入训练管道以增加深度估计的控制和透明度，并整合了去除高光模块以恢复更多 buried image 信息，且实验和用户研究证明了该方法的有效性。

Abstract

robotic-assisted surgery allows surgeons to conduct precise surgical operations with stereo vision and flexible motor control. However, the lack of 3D spatial perception limits situational awareness during procedures and hinders mastering surgical skills in the narrow abdominal space.

robotic-assisted surgery depth estimation surface-aware constraints camera parameters specularity removal

发现论文，激发创造

自监督的孪生学习用于机器人手术中基于双目图像的深度估计

使用基于深度学习的自监督学习方法，提出一种无需真实深度信息，使用深度估计器和可微的空间变换器的，适用于手术场景深度估计的深度学习框架。

May, 2017

学习如何在内窥镜视频中稳健地估计相机姿态

该研究提出一种基于双目内窥镜深度估计和光流的深度声明网络，通过减小两个几何损失优化相机姿态估计，并且引入了两个自适应的像素权重映射来平衡贡献，实现在挑战性的内窥镜手术场景中更加鲁棒的相机姿态估计，具有推进微创外科领域相关任务（如 SLAM 或 3D 重建）的研究意义。

Apr, 2023

利用近场照明从内窥镜视频进行单目深度估计

本论文介绍了在内窥镜图像中利用光度线索提高单目深度估计的方法，并通过使用自监督和监督训练的方法，结合教师 - 学生迁移学习，实现了对内窥镜图像的高质量深度估计。

Mar, 2024

单目内窥镜深度估计的几何感知深度神经网络

本文提出了一种在内窥镜术中进行单目深度估计的方法，该方法利用几何一致性损失和梯度损失来提高重建效果，并使用合成的 RGB-Depth 数据集来捕捉解剖结构上的反射和照明变化，实验结果表明该方法在实现视频 - CT 配准算法的精度要求时，具有优于现有方法的表现。

Apr, 2023

边缘感知一致性立体视频深度估计

通过使用双目输入，引进左右一致性损失函数，并提出一种保存边缘特征的损失函数来改善测试时训练中的深度模糊问题，提出了一种稠密的双目视频深度估计方法，调研结果表明该模型精度可靠。

May, 2023

结直肠镜深度估计的跨任务一致性多任务学习

该研究论文介绍一种新颖的多任务学习方法，用于通过共享编码器和两个解码器进行肠镜深度估计，提高对结肠黏膜表面的准确度。

Nov, 2023

利用深度引导的神经表面进行高保真内窥镜图像合成

通过将 NeuS 应用于内窥镜图像并辅以单帧深度图，我们在结肠切片重建方面引入了一种新的方法，该方法解决了单目结肠镜图像重建中的组织纹理表示不足和尺度混淆问题，通过严格的实验证明了其在渲染结肠切片方面的异常精确性，为稳定和一致缩放重建打开了新的途径，为癌症筛查和治疗干预提供了更好的质量。

Apr, 2024

单目内窥镜中用于密集深度估计的自监督学习

本文提出一种无监督的自我监督方法，用于训练卷积神经网络从单目内窥镜数据中密集地估计深度，而无需先验建模解剖或着色。

Jun, 2018

单视图深度中的不确定性与自监督

量化监督式单视图深度的不确定性的贝叶斯深度神经网络，通过光照作为单视图自我监督信号，提出了一种仅需 RGB 图像和内窥镜的几何和光度校准的完全自我监督方法。

Jun, 2024

使用自我监督学习方法进行单目内窥镜密集深度估计

提出了一种基于单目内窥镜数据的自监督卷积神经网络训练方法，无需解剖学或阴影的先验建模，仅需要单目内窥镜视频和多视角立体方法，如运动结构，以稀疏方式监督学习。

Feb, 2019