PERSEUS: 意味論的内視鏡理解とSLAMによる知覚
PERSEUS: Perception with Semantic Endoscopic Understanding and SLAM
内視鏡手術向けに、学習ベースのセグメンテーション・深度推定・3D再構成を統合し、ロボット姿勢との位置合わせで単眼画像のスケール曖昧性を解消するリアルタイム意味論的SLAMパイプラインを提案。
詳しい要約
1. どんなもの？
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
3. 技術・手法の肝は？
4. どうやって有効だと検証した？
5. 議論はある？
6. 次に読むべき論文は？
※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。
著者: Ayberk Acar, Fangjie Li, Susheela Sharma Stern, Lidia Al-Zogbi, Hao Li, Kanyifeechukwu Jane Oguine, Dilara Isik, Brendan Burkhart, Jesse F. d'Almeida, Robert J. Webster, Ipek Oguz, Jie Ying Wu
分類: cs.RO, cs.CV
原文アブストラクト
Purpose: Natural orifice surgeries minimize the need for incisions and reduce the recovery time compared to open surgery; however, they require a higher level of expertise due to visualization and orientation challenges. We propose a perception pipeline for these surgeries that allows semantic scene understanding. Methods: We bring learning-based segmentation, depth estimation, and 3D reconstruction modules together to create real-time segmented maps of the surgical scenes. Additionally, we use registration with robot poses to solve the scale ambiguity of mapping from monocular images, and allow the use of semantically informed real-time reconstructions in robotic surgeries. Results: We achieve sub-milimeter reconstruction accuracy based on average one-sided Chamfer distances, average pose registration RMSE of 0.9 mm, and an estimated scale within 2% of ground truth. Conclusion: We present a modular perception pipeline, integrating semantic segmentation with real-time monocular SLAM for natural orifice surgeries. This pipeline offers a promising solution for scene understanding that can facilitate automation or surgeon guidance.
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