基于立体视频的实时表面形变恢复
计算机视觉与模式识别
2020-07-20 v1
摘要
手术过程中组织的形变可能显著降低手术导航系统的精度。本文提出一种从立体视频中实时估计组织表面形变的方法，该方法能够处理遮挡、光滑表面和快速形变。我们首先使用立体匹配方法从立体视频帧中提取深度信息并生成组织模板，然后通过最小化ICP、ORB特征匹配以及尽可能刚性（as-rigid-as-possible, ARAP）代价来估计所得模板的形变。主要创新有两点：（1）由于非刚性形变，特征匹配外点难以通过传统RANSAC方法去除；因此我们提出一种新颖的单点RANSAC与重加权方法来预选匹配内点，从而处理光滑表面和快速形变。（2）我们提出一种基于控制点间稠密连接的新型ARAP代价函数，以在有限迭代次数下获得更好的平滑性能。算法设计并实现了GPU并行计算。在离体和在体数据上的实验表明，该方法在NVIDIA Titan X GPU上以15Hz的更新速率运行，精度优于2.5 mm。
引用
@article{arxiv.2007.08576,
title = {Real-time Surface Deformation Recovery from Stereo Videos},
author = {Haoyin Zhou and Jagadeesan Jayender},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.08576},
year = {2020}
}
备注
In International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI) (pp. 339-347). Springer, Cham