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Joint estimation of depth and motion from a monocular endoscopy image sequence using a multi-loss rebalancing network

极线几何 人工智能 计算机视觉 计算机科学 运动估计 稳健性(进化) 单眼 特征(语言学) 姿势 图像(数学) 语言学 生物化学 基因 哲学 化学
作者
Shiyuan Liu,Jingfan Fan,Dengpan Song,Tianyu Fu,Yucong Lin,Deqiang Xiao,Hong Song,Yongtian Wang,Jian Yang
出处
期刊:Biomedical Optics Express [The Optical Society]
卷期号:13 (5): 2707-2707 被引量:6
标识
DOI:10.1364/boe.457475
摘要

Building an in vivo three-dimensional (3D) surface model from a monocular endoscopy is an effective technology to improve the intuitiveness and precision of clinical laparoscopic surgery. This paper proposes a multi-loss rebalancing-based method for joint estimation of depth and motion from a monocular endoscopy image sequence. The feature descriptors are used to provide monitoring signals for the depth estimation network and motion estimation network. The epipolar constraints of the sequence frame is considered in the neighborhood spatial information by depth estimation network to enhance the accuracy of depth estimation. The reprojection information of depth estimation is used to reconstruct the camera motion by motion estimation network with a multi-view relative pose fusion mechanism. The relative response loss, feature consistency loss, and epipolar consistency loss function are defined to improve the robustness and accuracy of the proposed unsupervised learning-based method. Evaluations are implemented on public datasets. The error of motion estimation in three scenes decreased by 42.1%,53.6%, and 50.2%, respectively. And the average error of 3D reconstruction is 6.456 ± 1.798mm. This demonstrates its capability to generate reliable depth estimation and trajectory reconstruction results for endoscopy images and meaningful applications in clinical.

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