Transferring Relative Monocular Depth to Surgical Vision with Temporal Consistency

📄 arXiv: 2403.06683v2 📥 PDF

作者: Charlie Budd, Tom Vercauteren

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-11 (更新: 2024-03-26)

DOI: 10.1007/978-3-031-72089-5_65

💡 一句话要点

提出时间一致性自监督方法以提升外科视觉中的相对单目深度传递

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 相对单目深度 时间一致性 自监督学习 内窥镜图像 深度推断 医疗影像分析 模型转移 元数据集

📋 核心要点

  1. 现有方法在内窥镜图像中缺乏真实深度数据，导致模型训练困难。
  2. 论文提出通过时间一致性自监督来增强标准监督，从而有效转移深度推断模型。
  3. 实验结果显示，该方法在内窥镜领域的表现显著优于现有技术，提升效果明显。

📝 摘要（中文）

相对单目深度是从单幅图像推断深度的一种方法，近年来在自然图像领域取得了显著进展。然而，内窥镜图像缺乏真实深度数据集，导致从头训练模型变得不可行。本文探讨了将这些模型转移到外科领域的有效方法，并提出通过时间一致性自监督来改善标准监督。实验结果表明，该方法在低数据环境下显著提升了训练效果，并超越了现有的自监督技术。此外，研究团队还发布了代码、模型和集成的元数据集Meta-MED，为未来的研究建立了强有力的基准。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在内窥镜图像中缺乏真实深度数据的问题，现有方法在低数据环境下的训练效果不佳。

核心思路：通过引入时间一致性自监督，增强模型在有限数据下的学习能力，从而提升深度推断的准确性。

技术框架：整体架构包括数据预处理、模型训练和评估三个主要阶段。模型训练中结合了标准监督和时间一致性自监督的损失函数。

关键创新：最重要的创新在于引入时间一致性自监督机制，显著提升了模型在低数据环境下的性能，与传统自监督方法相比具有本质区别。

关键设计：在损失函数中加入时间一致性项，优化网络结构以适应内窥镜图像特征，同时使用集成的元数据集Meta-MED进行训练和评估。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，采用时间一致性自监督的方法在内窥镜图像深度推断任务中，性能提升超过现有自监督技术，具体提升幅度达到XX%（具体数据未知）。此外，该方法在与最先进技术的对比中表现出显著优势，确立了新的性能基准。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括外科手术中的实时深度推断和导航，能够帮助外科医生在复杂环境中进行更精准的操作。未来，随着更多数据集的建立和技术的进步，该方法有望在更广泛的医疗影像分析中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Relative monocular depth, inferring depth up to shift and scale from a single image, is an active research topic. Recent deep learning models, trained on large and varied meta-datasets, now provide excellent performance in the domain of natural images. However, few datasets exist which provide ground truth depth for endoscopic images, making training such models from scratch unfeasible. This work investigates the transfer of these models into the surgical domain, and presents an effective and simple way to improve on standard supervision through the use of temporal consistency self-supervision. We show temporal consistency significantly improves supervised training alone when transferring to the low-data regime of endoscopy, and outperforms the prevalent self-supervision technique for this task. In addition we show our method drastically outperforms the state-of-the-art method from within the domain of endoscopy. We also release our code, model and ensembled meta-dataset, Meta-MED, establishing a strong benchmark for future work.