RoDEM基准:评估单眼单射深度估计方法在微创手术中的稳定性

科学领域:

• 计算机视觉 计算机视觉
• 医疗成像医学成像
• 手术技术 手术技术

背景情况:

• 单眼单射深度估计 (MoSDE) 显示出对最小侵入性手术 (MIS) 的承诺.
• 在现实的手术条件下,MoSDE方法的稳定性尚未得到充分证实.
• 现有的基准可能不能充分反映手术环境的挑战.

研究的目的:

• 介绍用于在MIS中评估MoSDE的RoDEM基准.
• 评估九种MoSDE方法的性能和稳定性,以应对外科手术干扰.
• 为标准化评估提供数据集和指标.

主要方法:

• 在现实的MIS条件下开发了RoDEM基准数据集,其中包括29803张实体图像.
• 捕获了44个视频序列与深度地面真相,包括九个扰动.
• 通过使用准确性和稳定性指标评估了九种MoSDE方法.

主要成果:

• 基础模型在干净条件下实现了更高的准确性.
• 所有经过测试的MoSDE方法都显示出对运动模糊和明亮光的稳定性.
• 在大,乱的数据集上训练的方法对烟雾,血液和弱光更具稳定性;没有处理镜头脏或失焦模糊.

结论:

• 对于MIS中的MoSDE来说,稳定性评估至关重要,因为许多方法在常见的外科干扰下失败.
• 在包含多种扰动的大型数据集上训练 MoSDE 模型对于提高弹性至关重要.
• 该RoDEM基准提供了对MIS中MoSDE绩效的精确分析,并将公开发布.