Enhanced Feature-based Image Stitching for Endoscopic Videos in Pediatric Eosinophilic Esophagitis

要約

ビデオ内視鏡​​検査は、胃腸疾患の調査における大きな進歩を表しています。
内視鏡ビデオのレビューでは、多くの場合、頻繁な調整と再配向が含まれて、完全なビューをつなぎ合わせます。これは、時間がかかり、エラーが発生しやすくなります。
画像ステッチテクニックは、調査した領域の継続的かつ完全な視覚化を提供することにより、この問題に対処します。
ただし、内視鏡画像、特に食道の画像は、独自の課題を提示しています。
滑らかな表面、明確な特徴点の欠如、および非硬膜の向きは、ステッチプロセスを複雑にし、これらのタイプの画像に対して従来の機能ベースの方法を効果的にしばしばレンダリングします。
この論文では、高度な計算技術を通じて内視鏡画像ステッチを強化するために設計された新しい前処理パイプラインを提案します。
私たちのアプローチは、4つのキーステップをフォローすることにより、内視鏡ビデオデータを連続2D画像に変換します。（1）キーフレーム選択、（2）歪みを修正するための画像回転調整、（3）極座標変換を使用して平らな画像を生成する表面アンラッピング、（4
）フィーチャポイントマッチングは、フィーチャ検出を改善するための適応ヒストグラム均等化によって強化されました。
有効な機能ポイントマッチペアの評価を通じて、ステッチの品質を評価します。
20個の小児内視鏡検査ビデオで実施された実験は、この方法が従来の技術と比較して画像のアライメントとステッチの品質を大幅に改善し、より効果的なパノラマ画像作成のための堅牢な基盤を築くことを示しています。

要約(オリジナル)

Video endoscopy represents a major advance in the investigation of gastrointestinal diseases. Reviewing endoscopy videos often involves frequent adjustments and reorientations to piece together a complete view, which can be both time-consuming and prone to errors. Image stitching techniques address this issue by providing a continuous and complete visualization of the examined area. However, endoscopic images, particularly those of the esophagus, present unique challenges. The smooth surface, lack of distinct feature points, and non-horizontal orientation complicate the stitching process, rendering traditional feature-based methods often ineffective for these types of images. In this paper, we propose a novel preprocessing pipeline designed to enhance endoscopic image stitching through advanced computational techniques. Our approach converts endoscopic video data into continuous 2D images by following four key steps: (1) keyframe selection, (2) image rotation adjustment to correct distortions, (3) surface unwrapping using polar coordinate transformation to generate a flat image, and (4) feature point matching enhanced by Adaptive Histogram Equalization for improved feature detection. We evaluate stitching quality through the assessment of valid feature point match pairs. Experiments conducted on 20 pediatric endoscopy videos demonstrate that our method significantly improves image alignment and stitching quality compared to traditional techniques, laying a robust foundation for more effective panoramic image creation.

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