EndoGS：基于高斯泼溅的可变形内窥镜组织重建

外科 3D 重建是机器人手术研究中的关键领域，近期的工作采用动态辐射场的变体，成功地从单视角视频实现了可变形组织的 3D 重建。然而，这些方法通常存在优化耗时或质量不佳的问题，限制了它们在下游任务中的应用。受近期流行的 3D 表示方法 3D Gaussian Splatting 的启发，我们提出了 EndoGS，将 Gaussian Splatting 应用于可变形内窥镜组织重建。具体而言，我们的方法结合了变形场来处理动态场景，利用带有时空权重掩码的深度引导监督来优化存在单视角工具遮挡的 3D 目标，并采用表面对齐的正则化项以捕获更好的几何结构。因此，EndoGS 能够从单视角视频、估计的深度图和标记的工具掩码中重建并渲染高质量的可变形内窥镜组织。在 DaVinci 机器人手术视频上的实验表明，EndoGS 实现了卓越的渲染质量。代码可在 https://github.com/HKU-MedAI/EndoGS 获取。