Leveraging Near-Field Lighting for Monocular Depth Estimation from Endoscopy Videos
作者: Akshay Paruchuri, Samuel Ehrenstein, Shuxian Wang, Inbar Fried, Stephen M. Pizer, Marc Niethammer, Roni Sengupta
分类: cs.CV
发布日期: 2024-03-26 (更新: 2024-08-20)
备注: Accepted to ECCV 2024. 27 pages, 8 tables, 8 figures. Updated to include reference to clinical dataset
💡 一句话要点
利用近场照明提升内窥镜视频的单目深度估计
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 单目深度估计 内窥镜视频 光度线索 深度精细化网络 迁移学习
📋 核心要点
- 现有的单目深度估计方法在内窥镜图像中表现不佳，主要由于缺乏强几何特征和复杂的照明条件。
- 本文提出利用内窥镜的光度线索，通过新颖的损失函数和深度精细化网络来改善深度估计效果。
- 在C3VD数据集上，本文的方法实现了最先进的结果，能够从临床数据中生成高质量的深度图。
📝 摘要（中文）
单目深度估计在内窥镜视频中能够帮助辅助和机器人手术更好地覆盖器官并检测各种健康问题。尽管在自然图像深度估计方面取得了显著进展，但现有技术在内窥镜图像上表现不佳，主要由于缺乏强几何特征和复杂的照明效果。本文利用光度线索，即内窥镜发出的光和被表面反射的光，来改善单目深度估计。我们首先创建了两种新颖的损失函数，分别为监督和自监督变体，利用逐像素的阴影表示。接着，我们提出了一种新颖的深度精细化网络（PPSNet），同样利用逐像素阴影表示。最后，我们引入了教师-学生迁移学习，从合成数据和临床数据中生成更好的深度图。我们在C3VD数据集上取得了最先进的结果，同时从临床数据中估计出高质量的深度图。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决内窥镜视频中的单目深度估计问题。现有方法在此领域的表现不佳，主要由于缺乏强几何特征和复杂的照明效果，导致深度估计的准确性不足。
核心思路：论文的核心思路是利用内窥镜发出的光和被表面反射的光作为光度线索，来改善深度估计的准确性。通过引入逐像素阴影表示，结合新颖的损失函数和深度精细化网络，提升了深度估计的效果。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：首先是损失函数的设计，包含监督和自监督变体；其次是深度精细化网络（PPSNet），该网络利用逐像素阴影表示进行深度图的生成和优化。
关键创新：最重要的技术创新点在于提出了基于光度线索的逐像素阴影表示和相应的损失函数，这与现有方法的几何特征依赖有本质区别，能够更好地适应内窥镜图像的特点。
关键设计：关键设计包括两种新颖的损失函数，分别为监督和自监督版本，能够有效利用逐像素阴影信息。此外，PPSNet网络结构经过精心设计，以优化深度图的生成过程，提升了最终的深度估计质量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，本文的方法在C3VD数据集上取得了最先进的性能，相较于基线方法，深度估计的准确性显著提升，具体性能数据未提供，但整体效果优于现有技术。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括辅助和机器人手术，能够帮助医生更准确地识别和处理健康问题。通过提高内窥镜视频中的深度估计精度，能够改善手术的安全性和有效性，未来可能在医疗影像分析和手术导航中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Monocular depth estimation in endoscopy videos can enable assistive and robotic surgery to obtain better coverage of the organ and detection of various health issues. Despite promising progress on mainstream, natural image depth estimation, techniques perform poorly on endoscopy images due to a lack of strong geometric features and challenging illumination effects. In this paper, we utilize the photometric cues, i.e., the light emitted from an endoscope and reflected by the surface, to improve monocular depth estimation. We first create two novel loss functions with supervised and self-supervised variants that utilize a per-pixel shading representation. We then propose a novel depth refinement network (PPSNet) that leverages the same per-pixel shading representation. Finally, we introduce teacher-student transfer learning to produce better depth maps from both synthetic data with supervision and clinical data with self-supervision. We achieve state-of-the-art results on the C3VD dataset while estimating high-quality depth maps from clinical data. Our code, pre-trained models, and supplementary materials can be found on our project page: https://ppsnet.github.io/