Estimating the coverage in 3d reconstructions of the colon from colonoscopy videos

要約

大腸内視鏡検査は、大腸がん予防の重要な要素であるポリープの早期発見と切除のための最も一般的な手順です。
処置中の結腸表面の視覚的範囲が不十分であると、ポリープを見逃すことがよくあります。
この問題を軽減するために、行方不明の領域を視覚化するために結腸の 3D サーフェスを再構築することが提案されています。
ただし、このような再構成からローカルおよびグローバルなカバレッジを確実に推定することは、これまで完全に調査されていません。
この作業では、再構成された結腸点群からカバレッジを推定する新しい方法を提示します。
私たちの方法は、再構成された結腸をセグメントに分割し、欠落している表面の面積を推定することにより、各セグメントのカバレッジを推定します。
合成結腸内視鏡検査データと実際のコロノグラフィー CT スキャンから生成された結腸セグメントで、3 ～ 6\% の平均絶対カバレッジ エラーを達成しています。
さらに、実際の大腸内視鏡検査ビデオから再構築された大腸セグメントで良好な定性的結果を示しています。

要約(オリジナル)

Colonoscopy is the most common procedure for early detection and removal of polyps, a critical component of colorectal cancer prevention. Insufficient visual coverage of the colon surface during the procedure often results in missed polyps. To mitigate this issue, reconstructing the 3D surfaces of the colon in order to visualize the missing regions has been proposed. However, robustly estimating the local and global coverage from such a reconstruction has not been thoroughly investigated until now. In this work, we present a new method to estimate the coverage from a reconstructed colon pointcloud. Our method splits a reconstructed colon into segments and estimates the coverage of each segment by estimating the area of the missing surfaces. We achieve a mean absolute coverage error of 3-6\% on colon segments generated from synthetic colonoscopy data and real colonography CT scans. In addition, we show good qualitative results on colon segments reconstructed from real colonoscopy videos.

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