Jul, 2024

SurgicalGaussian：用于高保真手术场景重建的可变形三维高斯模型

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TL;DR开发了SurgicalGaussian，一种用于模拟动态手术场景的可变形3D高斯喷洒方法，通过前向映射变形MLP和正则化来描述软组织在每个时间戳上的时空特征，并用深度初始化策略和工具掩模引导训练，实现去除手术器械和重建高逼真度手术场景。该方法在渲染质量、渲染速度和GPU使用等多个方面优于现有方法。
发现论文，激发创造
  • 基于束调整的外科内窥镜动态视频重建，使用神经辐射场

    通过采用神经辐射场（NeRF）方法，我们展示了一种能够学习时间上动态且可变形的三维场景的方法，并能适应各种不同相机和场景设置的鲁棒性模型，该模型消除了已知相机姿态的限制，并克服了目前静态场景重构技术中依赖场景静态部分进行精准重构的缺点，为当前和未来的机器人外科手术系统提供了潜力。

    Sep, 2023

  • 高斯飘点下可变形内窥镜组织重构

    应用高斯喷洒方法进行可变形内窥镜组织重构，采用变形场处理动态场景、深度引导监督优化三维目标并使用时空权重掩模减轻工具遮挡，从单视角视频、估计的深度图和标记的工具掩模中重建和呈现高质量的可变形内窥镜组织。

    Jan, 2024

  • EndoGaussian：用于可变形外科手术场景重建的高斯光栅

    通过使用3D高斯泼洒方法，我们引入了实时外科手术场景重建框架EndoGaussian，能够在现实时间内实现手术场景的重建，实现了很大的渲染加速，同时在保持最新的重建质量和最快的训练速度方面表现出显著的优势。

    Jan, 2024

  • EndoGaussians：可变形内窥镜组织重建的单视图动态高斯点渲染

    本研究介绍了一种新方法EndoGaussians，利用高斯散射进行动态内窥镜3D重建，克服了现有技术的局限性，为医学专业人员提供更可靠高效的3D重建用于医学应用。

    Jan, 2024

  • Endo-4DGS：基于4D高斯喷洒的内窥镜单目场景重建中的深度排序提取

    在机器人辅助微创手术领域，动态场景重建可以显著提高下游任务和改善手术结果。我们提出了一种创新的实时内窥镜动态重建方法Endo-4DGS，使用了4D高斯飞溅和无需地面真实深度数据。该方法通过引入时间组件，借助轻量级MLP捕捉时间高斯变形，有效实现了具有可变条件的动态手术场景的重建。我们还整合了Depth-Anything，从单目视图中生成伪深度图，增强了深度引导重建过程。我们的方法在两个手术数据集上通过验证，证明了实时渲染、高效计算和重建准确性，彰显了Endo-4DGS改善手术辅助的巨大潜力。

    Jan, 2024

  • 利用机器人手术视频的高效数据驱动场景模拟：基于物理嵌入的3D高斯方法

    我们的研究介绍了一种可学习的三维高斯表示方法，通过从立体内窥镜视频中学习，可以重建和模拟手术场景，以提高手术教育和机器人学习的效率和多样性。

    May, 2024

  • Deform3DGS: 高斯点云绘制技术的灵活变形用于快速手术场景重建

    通过将3D GS集成到手术场景中并引入新的灵活变形建模方案（FDM），本文提出了一种名为Deform3DGS的快速重建框架，该框架能够在内窥镜手术中对可变形组织进行实时重建，加速手术现场重建并在临床中具有重要的临床应用价值。

    May, 2024

  • HFGS: 四维高斯完全投影，着重于内窥镜场景重建中的空间和时间高频分量

    提出了一种名为HFGS的新方法，通过空间和时间频率角度处理动态场景的可变形内窥镜重建问题，并引入了空间高频重建和时间高频重建技术来提高神经渲染的动态感知和3D质量。

    May, 2024

  • LGS：一种高效的手术场景重建轻量级4D高斯喷洒

    通过引入轻量级4D高斯光斑框架（LGS），该研究解决了在资源有限的手术设备中妨碍实时渲染的存储问题，并在动态内窥镜重建中展现出较高的压缩率、良好的视觉质量和实时渲染效率。

    Jun, 2024

  • 用于机器人手术中可变形组织的3D重建技术综述

    本文解决了机器人微创手术中重建手术场景的挑战，特别是动态场景与工具遮挡等问题。通过评估当前的3D重建技术，尤其是基于NeRF和Gaussian splatting的方法，提出了改进的实现策略。研究结果表明，这些技术的进步使得实时高质量重建成为可能，具备重大的临床应用潜力。

    Aug, 2024