EndoPerfect：基于 NeRF-立体融合的内镜手术高精度单目深度估计与三维重建
图像与视频处理
2025-03-03 v5 计算机视觉与模式识别
摘要
在内镜 sinus 手术（ESS）中，内镜 CT（iCT）提供了有价值的术中评估，但受限于部署缓慢和辐射暴露，限制了其临床实用性。内镜单目三维重建是一种有前景的替代方案；然而，现有技术往往难以实现密集重建所需的亚毫米精度。在本工作中，我们提出一种迭代式在线学习方法，利用神经辐射场（NeRF）作为中间表示，实现单目深度估计和三维重建，而无需依赖先验医学数据。我们的方法实现了亚 0.5 毫米的点到点精度，证明了理论深度精度为 mm。我们在合成、假体和真实内镜场景中验证了该方法，确认了其准确性和可靠性。这些结果凸显了该管道作为 iCT 替代品的潜力，满足 ESS 中严苛的亚毫米精度要求。
引用
@article{arxiv.2410.04041,
title = {EndoPerfect: High-Accuracy Monocular Depth Estimation and 3D Reconstruction for Endoscopic Surgery via NeRF-Stereo Fusion},
author = {Pengcheng Chen and Wenhao Li and Nicole Gunderson and Jeremy Ruthberg and Randall Bly and Zhenglong Sun and Waleed M. Abuzeid and Eric J. Seibel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.04041},
year = {2025}
}