从结肠镜视频的结肠三维重建中估计覆盖率
计算机视觉与模式识别
2022-10-20 v1 人工智能
机器学习
摘要
结肠镜检查是早期发现和切除息肉的最常见操作，是结直肠癌预防的关键组成部分。检查过程中结肠表面视觉覆盖不足常导致息肉遗漏。为缓解此问题，已有人提出重建结肠的三维表面以可视化缺失区域。然而，从此类重建中稳健地估计局部和全局覆盖率此前尚未得到充分研究。在本工作中，我们提出一种从重建的结肠点云估计覆盖率的新方法。我们的方法将重建的结肠分割为段，并通过估计缺失表面的面积来估计每段的覆盖率。在合成结肠镜数据和真实结肠造影 CT 扫描生成的结肠段上，我们实现了 3-6% 的平均绝对覆盖率误差。此外，我们在从真实结肠镜视频重建的结肠段上展示了良好的定性结果。
引用
@article{arxiv.2210.10459,
title = {Estimating the coverage in 3d reconstructions of the colon from colonoscopy videos},
author = {Emmanuelle Muhlethaler and Erez Posner and Moshe Bouhnik},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.10459},
year = {2022}
}
备注
Accepted at Imaging Systems for GI Endoscopy workshop, the 25th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention - MICCAI 2022 ISGIE