MLRecon：基于粗到细姿态估计的稳健无标记免手持3D超声重建方法
计算机视觉与模式识别
2026-03-03 v1
摘要
免手持3D超声（US）重建承诺以灵活的2D探头实现体积成像，但现有跟踪方法面临限制性的三难困局：标记制式系统需求高昂成本，内部-外方法需要侵入性传感器安装，无传感器方法则 suffer 严重的累积漂移。为克服这些限制，我们提出MLRecon—a款稳健的无标记3D US重建框架，通过单一商用RGB-D摄像机实现抗漂移的6D探头姿态跟踪。依托视觉基础模型的泛化能力，我们的管线实现探头的连续无标记跟踪，辅以视觉引导的发散检测器，自主监控跟踪完整性并触发故障恢复，以确保无缝扫描。关键在于，我们进一步提出双阶段姿态细化网络，显式分离高频抖动与低频偏差，有效降噪轨迹同时保持操作员动作的运动学忠实度。实验表明，MLRecon显著优于竞争性无传感器和传感器辅助方法，实现复杂轨迹上的平均位置误差最低为0.88 mm，产出亚毫米均面准确度的高质量3D重建。这为资源受限临床环境中低成本、可及的体积US成像树立了新基准。
引用
@article{arxiv.2603.00990,
title = {MLRecon: Robust Markerless Freehand 3D Ultrasound Reconstruction via Coarse-to-Fine Pose Estimation},
author = {Yi Zhang and Puxun Tu and Kun Wang and Yulin Yan and Tao Ying and Xiaojun Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.00990},
year = {2026}
}
备注
10 pages, 4 figures