NeRFscopy：基于神经光度场的内窥镜动态组织图像重建

内窥镜是医学成像中不可或缺的技术，广泛应用于诊断、预后和治疗。开发robust的内窥镜视频动态3D重建管线，可能提高可视化效果，提高诊断准确性，辅助治疗规划，并指导手术程序。然而，由于组织的可变形性、单摄像头、光照变化、遮挡以及摄像机轨迹未知等挑战，现有方法面临重大困难。灵感来自神经渲染，我们引入NeRFscopy，这是一个自监督的管线，用于从单目视频中对可变形内窥镜组织进行新视角合成和3D重建。NeRFscopy包含一个带有规范光度场和时变形变场的可变形模型，其由SE(3)变换参数化。此外，通过引入精妙的术语高效利用彩色图像，构建无需任何模板或预训练模型，仅从数据中学习3D隐式模型。NeRFscopy在各种具有挑战性的内窥镜场景中实现了准确的结果，优于现有方法。