基于先稀疏后稠密对齐的内窥胶囊机器人三维地图重建方法
计算机视觉与模式识别
2018-01-01 v1
摘要
自胶囊内窥镜技术发展以来，在将被动胶囊内窥镜转变为可由医生控制的机器人主动胶囊内窥镜方面取得了实质性进展。然而，机器人胶囊内窥镜检查仍面临一些挑战。特别是，使用此类设备生成整个内部器官的精确且全局一致的三维（3D）地图仍是一个未解决的问题。这种内部器官的全局三维地图将帮助医生更准确、更精确、更直观地检测病变区域的位置和大小，从而实现更准确和直观的诊断。所提出的三维重建系统以模块化方式构建，包括预处理、帧拼接和基于阴影的三维重建模块。我们提出了一种高效的方案，可从海量原始内窥镜图像中自动选取关键帧。结合一种将所有选定关键帧以全局一致方式联合对齐的集束融合方法，马赛克拼接和三维地图的精度得到了显著提升。据我们所知，该框架是首个基于内窥胶囊机器人的三维地图重建完整流程，包含了实现可靠且精确的内窥三维地图所需的所有步骤。在定性评估中，使用了真实的猪胃。此外，我们在文献中首次使用非刚性食管胃十二指肠镜模拟器、四种不同的内窥镜相机、磁驱动软胶囊机器人（MASCE）、亚毫米级精密光学运动跟踪器和高精度三维光学扫描仪，对所提出的流程中每个模块进行了详细而全面的定量分析。
引用
@article{arxiv.1708.09740,
title = {Sparse-then-Dense Alignment based 3D Map Reconstruction Method for Endoscopic Capsule Robots},
author = {Mehmet Turan and Yusuf Yigit Pilavci and Ipek Ganiyusufoglu and Helder Araujo and Ender Konukoglu and Metin Sitti},
journal= {arXiv preprint arXiv:1708.09740},
year = {2018}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:1705.06524