光照增强助力结肠镜表面重建

结肠镜检查期间的高筛查覆盖率对于有效预防结肠癌至关重要。先前的工作已能通过实时从结肠镜视频重建三维结肠镜表面，从而提醒医生注意未检查区域。然而，结肠镜视频的光照不一致会导致结肠镜重建系统的关键组件——SLAM优化——失效。本工作聚焦于结肠镜视频中的光照问题。为成功改善结肠镜视频的光照一致性，我们发现有必要采用一种适应近期视频帧强度分布的光照校正。为实现实时处理，我们设计并训练了一个RNN网络。该网络在伽马校正过程中自适应调整伽马值。应用于结肠镜表面重建系统中，我们的轻量模型显著提升了重建成功率，使更大比例的结肠镜视频段可被重建，并改善了已重建片段的重建质量。