基於 4D 高斯散射的動態內視鏡場景實時時空重建

Concetti Chiave

本文提出了一種名為 ST-Endo4DGS 的新型框架，用於動態內視鏡場景的實時重建，該框架利用無偏差 4D 高斯散射 (4DGS) 對動態內視鏡場景的時空體積進行建模，並通過實驗證明了其在視覺品質和實時性能方面的優越性。

Sintesi

研究論文摘要

書目信息

Fengze Li, Jishuai He, Jieming Ma, & Zhijing Wu. (2024). Real-Time Spatio-Temporal Reconstruction of Dynamic Endoscopic Scenes with 4D Gaussian Splatting. arXiv preprint arXiv:2411.01218v1.

研究目標

本研究旨在解決現有動態內視鏡場景重建方法難以處理複雜、時間動態特性的問題，開發一種能夠精確捕捉可變形組織動態的實時、高保真新視圖合成方法。

方法

• 提出了一種名為 ST-Endo4DGS 的新型框架，利用無偏差 4D 高斯散射 (4DGS) 對動態內視鏡場景的時空體積進行建模。
• 將 4D 高斯函數參數化為具有靈活 4D 旋轉的各向異性橢球，以精確表示可變形組織的動態。
• 擴展了球面諧波以表示隨時間變化的外觀，實現了對光照和視圖變化逼真的適應。
• 引入了一種新的內視鏡法線對齊約束 (ENAC)，通過將渲染的法線與深度導出的幾何形狀對齊來進一步增強幾何保真度。

主要發現

• ST-Endo4DGS 在 EndoNeRF 數據集上的評估結果顯示，在切割和拉動場景下，PSNR 指標分別提升了 6.5%，達到了 39.29 和 38.28。
• 與 Endo-4DGS 相比，ST-Endo4DGS 的 LPIPS 分數降低了 41.5%，表明感知品質有所提高。
• ST-Endo4DGS 的運行速度為 123 FPS，比 Endo-4DGS 的 100 FPS 快 23%，證明了其效率的提高。

主要結論

ST-Endo4DGS 在重建品質和實時性能方面均優於現有方法，為動態內視鏡場景的實時重建樹立了新的技術標準，其高保真度和計算效率使其非常適用於動態和複雜的內視鏡環境中的實時應用。

意義

本研究為動態內視鏡場景重建領域做出了重大貢獻，提出了一種高效且高保真的解決方案，有可能提高機器人輔助微創手術的精度和效率。

局限性和未來研究方向

• 未來的研究可以探索將 ST-Endo4DGS 應用於更廣泛的內視鏡數據集和手術。
• 可以進一步研究提高模型對噪聲和遮擋的魯棒性的方法。

Statistiche

ST-Endo4DGS 在切割和拉動場景下，PSNR 指標分別達到了 39.29 和 38.28。
ST-Endo4DGS 的 LPIPS 分數比 Endo-4DGS 降低了 41.5%。
ST-Endo4DGS 的運行速度為 123 FPS，比 Endo-4DGS 的 100 FPS 快 23%。

Citazioni

Approfondimenti chiave tratti da

Real-Time Spatio-Temporal Reconstruction of Dynamic Endoscopic Scenes with 4D Gaussian Splatting

by Fengze Li, J... alle arxiv.org 11-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.01218.pdf

Domande più approfondite

ST-Endo4DGS 如何應用於其他醫學成像技術，例如腹腔鏡檢查或膠囊內窺鏡檢查？

ST-Endo4DGS 作為一種基於 4D 高斯散射的動態場景重建技術，其核心優勢在於能夠從單目視頻中重建出高質量的三維場景，並精確捕捉場景的時空變化。這使得 ST-Endo4DGS 在其他醫學成像技術中也具備廣闊的應用前景，例如：
1. 腹腔鏡檢查:

場景重建與手術導航: 與內窺鏡檢查類似，腹腔鏡檢查也需要醫生在有限的視野下進行操作。 ST-Endo4DGS 可以利用腹腔鏡視頻重建出手術區域的三維模型，幫助醫生更直觀地了解器官組織的空間位置關係，並進行手術規劃和導航。
術中監測與評估: ST-Endo4DGS 可以實時追蹤器官組織的形變，例如呼吸運動或手術器械的干預，為醫生提供實時的視覺反饋，輔助醫生進行更精準的操作，並評估手術效果。
2. 膠囊內窺鏡檢查:

三維腸道重建: 膠囊內窺鏡檢查目前主要依賴於二維圖像，醫生需要憑經驗判斷病灶的位置和大小。 ST-Endo4DGS 可以利用膠囊內窺鏡拍攝的視頻序列重建出患者腸道的完整三維模型，幫助醫生更準確地定位病灶，並進行定量分析。
病灶檢測與診斷: 結合深度學習技術，ST-Endo4DGS 可以用於自動識別和標記腸道內的病變區域，例如息肉、潰瘍等，輔助醫生進行更快速、準確的診斷。
需要指出的是，將 ST-Endo4DGS 應用於其他醫學成像技術也面臨一些挑戰：

不同成像設備的差異: 例如，腹腔鏡和膠囊內窺鏡的視野、分辨率、成像角度等都與內窺鏡存在差異，需要對 ST-Endo4DGS 進行相應的調整和優化。
數據標註的困難: 訓練 ST-Endo4DGS 模型需要大量的標註數據，而獲取其他醫學影像數據的標註信息更加困難，這需要開發更先進的數據增強和半監督學習方法。
總之，ST-Endo4DGS 作為一種新興的動態場景重建技術，在腹腔鏡檢查、膠囊內窺鏡檢查等醫學成像領域具有巨大的應用潛力，但也需要克服一些技術挑戰。

如果內視鏡視頻的品質較差，例如分辨率低或存在運動模糊，ST-Endo4DGS 的性能會受到怎樣的影響？

內視鏡視頻的品質對 ST-Endo4DGS 的性能有著直接影響。低分辨率或運動模糊會導致重建的三維場景精度下降，具體表現為：
1. 低分辨率:

細節丟失: 低分辨率視頻包含的圖像信息較少，導致重建的場景細節丟失，難以準確還原器官組織的表面紋理和細微結構。
深度估計誤差: ST-Endo4DGS 依赖于准确的深度信息进行三维重建，而低分辨率图像會降低深度估計的精度，進而影響場景的幾何形狀和空間位置關係。
2. 運動模糊:

邊緣模糊: 運動模糊會導致場景邊緣模糊，難以精確分割器官組織和背景，影響三維模型的完整性和準確性。
時空一致性降低: ST-Endo4DGS 需要在時間和空間上保持場景的一致性，而運動模糊會導致不同幀之間的場景信息不匹配，影響模型的時空連貫性。
為了解決這些問題，可以採取以下措施：

圖像增強: 利用超分辨率重建、去模糊等圖像處理技術提高內視鏡視頻的質量，例如使用 ESRGAN 或 DeblurGAN 等深度學習模型。
多幀融合: ST-Endo4DGS 本身可以整合多幀信息，通過优化算法，可以更好地利用時間上的冗餘信息來彌補單幀圖像的不足，提高深度估計和場景重建的精度。
引入先驗信息: 例如，可以利用器官組織的形狀、紋理等先驗信息來約束場景重建過程，提高模型的魯棒性和準確性。
總之，低質量的內視鏡視頻會影響 ST-Endo4DGS 的性能，但可以通過圖像增強、多幀融合、引入先驗信息等方法來減輕這些影響，提高模型的魯棒性和準確性。

如何將 ST-Endo4DGS 與其他技術（如增強現實或虛擬現實）相結合，以進一步增強外科醫生的手術體驗？

將 ST-Endo4DGS 與增強現實（AR）或虛擬現實（VR）技術相結合，可以為外科醫生提供更直觀、沉浸式的手術體驗，並帶來以下優勢：
1. 增強現實（AR）:

實時三維信息疊加: 將 ST-Endo4DGS 重建的三維場景實時疊加到醫生的視野中，例如通過 AR 眼鏡或顯示器，醫生可以直接看到器官組織的空間位置、深度信息以及手術器械與組織的相對關係，提高手術的精準度和安全性。
術前規劃與模擬: 利用 ST-Endo4DGS 建立患者器官的個性化三維模型，醫生可以在術前進行虛擬手術規劃，模擬不同的手術方案，預測手術風險，制定最佳手術策略。
2. 虛擬現實（VR）：

沉浸式手術訓練: 利用 ST-Endo4DGS 和 VR 技術構建逼真的虛擬手術環境，醫生可以在虛擬世界中進行手術操作訓練，熟悉手術步驟，提高手術技能，而無需擔心操作失誤帶來的風險。
遠程手術指導: 結合 5G 等通信技術，可以將 ST-Endo4DGS 重建的三維場景實時傳輸到遠程專家端，專家可以通過 VR 設備“身臨其境”地觀看手術過程，並進行實時指導，促進優質醫療資源共享。
實現 ST-Endo4DGS 與 AR/VR 技術的結合，需要克服以下挑戰:

系統集成與數據同步: 需要將 ST-Endo4DGS 的實時三維重建功能與 AR/VR 設備的顯示、交互功能進行無縫集成，並確保數據的實時同步和低延遲傳輸。
人機交互設計: 需要設計直觀、便捷的人機交互方式，讓醫生能夠在 AR/VR 環境中方便地操作虛擬模型，獲取所需信息，並進行手術操作。
總之，將 ST-Endo4DGS 與 AR/VR 技術相結合，可以為外科醫生提供更豐富的信息、更直观的视觉反馈和更沉浸式的操作体验，从而提高手术的安全性、效率和效果。随着技术的不断发展，相信这种结合将在未来外科手术中发挥越来越重要的作用。