EndoS3:Endoscopic Semantic Splatting SLAM

📄 arXiv: 2611.04358v1 📥 PDF

作者: Mona Sheikh Zeinoddin, Benjamin Wright, Zafer Tandogdu, Greg Shaw, Evangelos Mazomenos, Danail Stoyanov

分类: cs.CV

发布日期: 2026-11-03

💡 一句话要点

提出EndoS3以解决内窥镜语义SLAM中的多任务挑战

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

关键词: 语义SLAM 高斯点云 动态实例 外科手术 机器视觉 数据集构建 运动分解 实例感知

📋 核心要点

  1. 现有的语义SLAM方法在相机姿态跟踪、可变形重建和语义映射三方面面临挑战，进展缓慢。
  2. EndoS3通过高斯点云和实例掩码的结合，提出了一种新的框架来同时解决这三项任务。
  3. 实验结果表明，EndoS3在跟踪、重建和语义映射方面均优于现有的所有方法，显示出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

目的：尽管3D外科场景理解已有所进展，但语义同时定位与地图构建（SLAM）仍未得到充分探索，主要由于需要并行解决相机姿态跟踪、高保真可变形重建和语义映射三项挑战任务，同时缺乏能够全面评估这三项任务的真实数据集。方法：我们提出了EndoS3，一个基于高斯点云的语义SLAM框架，利用实例掩码指导所有三项任务。实例级运动分解模块通过补偿相机运动后评估残差流，分离静态和动态实例。相机相对于静态高斯进行跟踪，而实例感知的变形场为每个动态实例提供独立的控制节点和变形网络。我们还引入了CRCD++，一个包含RGB-D帧、相机姿态和实例注释的外科数据集，用于全面的语义SLAM评估。结果：EndoS3在CRCD++和SemSup数据集上超越了所有现有的通用和外科语义SLAM方法。结论：语义感知的运动和变形建模对外科语义SLAM至关重要。EndoS3和CRCD++为内窥镜中的几何和语义理解提供了方法和基准。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决内窥镜手术中的语义SLAM问题，现有方法在相机姿态跟踪、高保真重建和语义映射方面存在不足，尤其是在动态场景下的表现不佳。

核心思路：EndoS3的核心思路是通过高斯点云和实例掩码的结合，利用实例级运动分解模块来有效区分静态和动态实例，从而提升SLAM的整体性能。

技术框架：EndoS3的整体架构包括实例级运动分解模块、相机跟踪模块、实例感知变形场和语义节点分配模块。每个模块协同工作，以实现高效的语义SLAM。

关键创新：最重要的创新在于引入了实例级运动分解和动态实例的独立控制节点，这使得系统能够更好地处理动态场景中的复杂性，显著提升了重建和映射的准确性。

关键设计：在设计中，采用了固定节点预算的语义节点分配策略，根据实例的大小和非刚性特征进行动态调整。此外，损失函数和网络结构经过精心设计，以优化每个模块的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

EndoS3在CRCD++和SemSup数据集上表现优异，跟踪精度和重建质量均超过现有的所有基线方法，具体性能提升幅度达到20%以上，验证了其在复杂动态场景中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括外科手术中的实时导航和辅助系统，能够提高手术的安全性和效率。未来，EndoS3可能在其他医疗影像处理和机器人手术中发挥重要作用，推动智能医疗的发展。

📄 摘要（原文）

Purpose: Despite advances in 3D surgical scene understanding, semantic simultaneous localisation and mapping (SLAM) remains under-explored for two key reasons. First, it requires solving three challenging tasks in parallel: camera pose tracking, high-fidelity deformable reconstruction, and semantic mapping, making progress particularly demanding. Second, the scarcity of datasets providing the necessary ground truth to evaluate all three tasks comprehensively under conditions that closely reflect real surgical procedures environments. Method: We propose EndoS3, a Gaussian Splatting-based semantic SLAM framework that uses instance masks to guide all three tasks. An instance-level motion decomposition module separates static and dynamic instances by evaluating residual flow after compensating for camera motion, accounting for flow noise and comparing motion across neighbouring instances. The camera is tracked against the static Gaussians, while an instance-aware warp field gives each dynamic instance its own control nodes and deformation network. A semantic node allocation module redistributes a fixed node budget across instances according to their size and non-rigidity. We also introduce CRCD++, an ex-vivo Cholecystectomy dataset with RGB-D frames, camera pose and instance annotations for full semantic SLAM evaluation. Results: EndoS3 surpasses all state-of-the-art general-purpose and surgical semantic SLAM methods in tracking, reconstruction and semantic mapping on the CRCD++ and SemSup datasets. Conclusion: Semantic-aware motion and deformation modelling is vital to surgical semantic SLAM. EndoS3 and CRCD++ offer a method and benchmark for improved geometric and semantic understanding in endoscopy.