Core Concepts
Endo-4DGS는 실시간 내시경 동적 재구성 방법으로, 3D 가우시안 스플래팅을 활용하여 왜곡 가능한 조직을 재구성합니다.
Abstract
Abstract
로봇 지원 미세 수술 분야에서 동적 장면 재구성은 중요하며, Neural Radiance Fields (NeRF) 기반 방법이 주목받고 있음.
Endo-4DGS는 3D 가우시안 스플래팅을 활용한 실시간 내시경 동적 재구성 방법을 제안하며, 깊이 추정을 개선하기 위해 Depth-Anything 모델을 활용.
Introduction
내시경 절차는 최소 침습 수술에서 중요하며, 정확하고 동적한 3D 재구성이 필요함.
기존의 3D 재구성 기술은 내시경 장면의 복잡성으로 인해 제한을 받음.
Methodology
4D 가우시안 스플래팅을 사용하여 변형 가능한 조직을 효과적으로 표현.
깊이 우선 초기화를 위해 Depth-Anything 모델을 활용하고, 신뢰도 안내 학습을 도입하여 깊이 추정 문제 해결.
Results
Endo-4DGS는 다른 최첨단 방법보다 우수한 성능을 보이며, 실시간 추론 속도가 100 FPS로 빠르고 효율적임.
Experiments
EndoNeRF 및 StereoMIS 데이터셋에서 Endo-4DGS의 성능을 평가하고, 다른 방법과 비교하여 우수한 결과를 보임.
Stats
깊이 우선 초기화를 위해 Depth-Anything 모델을 활용
Endo-4DGS의 실시간 추론 속도는 100 FPS
Quotes
"Endo-4DGS는 3D 가우시안 스플래팅을 활용한 실시간 내시경 동적 재구성 방법을 제안하며, 깊이 추정을 개선하기 위해 Depth-Anything 모델을 활용."
"Endo-4DGS는 다른 최첨단 방법보다 우수한 성능을 보이며, 실시간 추론 속도가 100 FPS로 빠르고 효율적임."