Визуализация жизни: 3D-реконструкция деформирующихся тканей в реальном времени

от

Автор: Денис Аветисян

Новый метод позволяет создавать детальные трехмерные модели внутренних органов из эндоскопических видео, отслеживая их изменения в динамике.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"
Разработан конвейер NeRFscopy для реконструкции динамических сцен по эндоскопическим RGB-видео, позволяющий создавать модели, меняющиеся во времени.
Разработан конвейер NeRFscopy для реконструкции динамических сцен по эндоскопическим RGB-видео, позволяющий создавать модели, меняющиеся во времени.

NeRFscopy использует нейкие поля излучения для реконструкции и синтеза новых видов деформирующихся биологических тканей из монокулярных эндоскопических видео, применяя SE(3) деформационное поле и регуляризацию глубины.

Несмотря на широкое применение эндоскопии в медицинской диагностике, реконструкция динамичных трехмерных моделей деформирующихся тканей остается сложной задачей. В данной работе, представленной под названием ‘NeRFscopy: Neural Radiance Fields for in-vivo Time-Varying Tissues from Endoscopy’, предложен самообучающийся метод, использующий нейронные поля излучения (NeRF) для реконструкции и синтеза новых видов деформирующихся биологических тканей по монокулярным эндоскопическим видеоданным. Ключевым нововведением является модель деформируемых тканей с каноническим полем излучения и временным полем деформации, параметризуемым преобразованиями SE(3). Позволит ли предложенный подход повысить точность диагностики и эффективность хирургических вмешательств, основанных на визуализации внутренних органов?

Визуализация Скрытого: Проблемы Эндоскопической Интерпретации

Эндоскопия, являясь важнейшим инструментом диагностики, по сути, представляет собой интерпретацию трехмерной анатомии посредством двухмерного изображения. Это фундаментальное ограничение создает сложности в точном определении пространственного расположения внутренних структур и их взаимосвязей. Врач, анализируя эндоскопическое изображение, вынужден мысленно восстанавливать объемную картину, что требует значительного опыта и может приводить к субъективным оценкам. Потеря информации о глубине и перспективе затрудняет дифференциацию между различными тканями и определение границ новообразований, что влияет на точность диагностики и планирование хирургического вмешательства. Таким образом, преодоление ограничений, связанных с двухмерной визуализацией, является ключевой задачей в современной эндоскопии.

Восстановление точной трехмерной информации из двумерных эндоскопических изображений, известное как монокулярное зрение, представляет собой сложную задачу из-за присущей ей неоднозначности. Проблема заключается в том, что проекция трехмерного мира на плоскую поверхность неизбежно приводит к потере глубины, и из одного изображения невозможно однозначно определить истинную геометрию объектов. Представьте, что наблюдают сцену с одной точки — невозможно точно определить расстояние до каждого объекта, их относительное положение и форму, поскольку информация о глубине отсутствует. Это принципиальное ограничение требует использования сложных алгоритмов и дополнительных предположений о форме и структуре тканей, чтобы попытаться восстановить трехмерное представление, однако точность такого восстановления всегда ограничена степенью неоднозначности исходного изображения.

Традиционные методы трехмерной реконструкции, применяемые в эндоскопии, часто сталкиваются с серьезными трудностями из-за изменчивости и неупругости внутренних тканей организма. В отличие от твердых объектов, внутренние органы постоянно деформируются под воздействием дыхания, перистальтики и других физиологических процессов. Это приводит к искажению изображения и затрудняет создание точной трехмерной модели. Стандартные алгоритмы, разработанные для анализа статичных объектов, не способны адекватно учесть эти динамические изменения, что существенно снижает точность реконструкции и, как следствие, усложняет диагностику и планирование хирургических вмешательств. Необходимость разработки новых подходов, учитывающих нежесткость и подвижность тканей, является ключевой задачей современной медицинской визуализации.

Визуализация результатов работы алгоритма на реальных видео демонстрирует качественное воссоздание глубины и трехмерное представление изображений из различных медицинских областей, включая торакальную эндоскопическую хирургию и бронхоскопию.
Визуализация результатов работы алгоритма на реальных видео демонстрирует качественное воссоздание глубины и трехмерное представление изображений из различных медицинских областей, включая торакальную эндоскопическую хирургию и бронхоскопию.

NeRFscopy: Новая Парадигма Динамической 3D-Реконструкции

NeRFscopy представляет собой самообучаемый метод реконструкции трехмерных динамических биологических тканей на основе эндоскопических видеоданных. В основе метода лежит использование нейронного рендеринга для синтеза новых видов тканей, что позволяет создавать высококачественные трехмерные модели с превосходной производительностью по сравнению с существующими передовыми решениями. Самообучаемый характер метода исключает необходимость в ручной разметке данных, что существенно упрощает процесс реконструкции и повышает его масштабируемость. Данный подход обеспечивает более точное и детализированное представление структуры и динамики тканей, что важно для различных медицинских приложений, включая диагностику и планирование хирургических вмешательств.

В основе NeRFscopy лежит кодирование SE(3), представляющее собой способ параметризации движений и деформаций тканей во времени. SE(3) — это группа специальных евклидовых преобразований, описывающая жесткие преобразования в трехмерном пространстве, включая вращения и трансляции. Применение SE(3) позволяет моделировать нежесткие деформации биологических тканей, учитывая их изменения формы и положения на протяжении времени, что критически важно для точной 3D-реконструкции динамических образцов. Фактически, SE(3) кодирование служит основой для отслеживания деформаций, обеспечивая согласованность реконструируемой 3D-модели во времени и позволяя синтезировать новые виды, соответствующие изменяющейся геометрии ткани.

Оценка глубины играет ключевую роль в процессе формирования 3D-модели в NeRFscopy, направляя выбор наиболее информативных кадров из эндоскопических видео. Используя информацию о глубине, система определяет оптимальные точки для дискретизации, что позволяет повысить точность реконструкции деформирующихся биологических тканей. В частности, кадры с высокой степенью детализации, определяемой по данным о глубине, получают больший вес при синтезе новых видов, что приводит к более четкой и реалистичной 3D-модели, особенно в областях с интенсивными деформациями. Такой подход позволяет снизить шум и артефакты, улучшая визуальное качество и достоверность реконструированной структуры.

На представленных пяти последовательных кадрах визуализированы результаты, где новые углы обзора выделены красным цветом, демонстрируя изображения TECAB1, TECAB2, луботомии легкого и бронхоскопии.
На представленных пяти последовательных кадрах визуализированы результаты, где новые углы обзора выделены красным цветом, демонстрируя изображения TECAB1, TECAB2, луботомии легкого и бронхоскопии.

Уточнение Реконструкции: Функции Потерь и Регуляризация

В NeRFscopy для минимизации расхождений между отрендеренными и наблюдаемыми изображениями, а также между предсказанными и предварительно вычисленными глубинами, используется комбинация функции потерь по яркости (Photometric Loss) и функции потерь по глубине (Depth Loss). Функция Photometric Loss оценивает разницу в интенсивности пикселей между отрендеренными и реальными изображениями, в то время как функция Depth Loss сравнивает предсказанные расстояния до точек сцены с известными значениями глубины, полученными из исходных данных. Комбинация этих двух функций потерь позволяет добиться более точной и реалистичной реконструкции сцены, учитывая как визуальные характеристики, так и геометрическую структуру.

Для повышения устойчивости к нежестким деформациям в процессе реконструкции, в NeRFscopy применяется функция потерь Geman-McClure. В отличие от стандартных квадратичных функций потерь, которые чувствительны к выбросам, функция Geman-McClure использует \frac{x^2}{2} для малых значений ошибки и \frac{|x|}{\alpha} - \frac{\alpha}{2} для больших, где α — параметр, определяющий порог чувствительности. Такая конструкция позволяет снизить влияние нежелательных артефактов, вызванных шумом или ошибками в данных, и получить более стабильную и точную реконструкцию деформируемых объектов.

Для обеспечения плавности и стабильности реконструируемого поля деформации используется регуляризация, включающая в себя временную тотальную вариацию (TV) и регуляризацию матрицы Якоби с использованием нормы Фробениуса. Временная TV-регуляризация минимизирует изменение деформации во времени между последовательными кадрами, способствуя созданию более устойчивой и реалистичной анимации. Регуляризация матрицы Якоби, выраженная как ||J||_F, где J — матрица Якоби, а ||.||_F — норма Фробениуса, ограничивает резкие изменения в градиенте деформации, предотвращая появление артефактов и обеспечивая более плавную деформацию объектов.

За Пределами Визуализации: Влияние и Перспективы Развития

NeRFscopy представляет собой значительный прорыв в области трехмерной реконструкции на основе эндоскопических видеозаписей, обеспечивая беспрецедентную точность анатомического моделирования. В ходе сравнительных исследований, система NeRFscopy продемонстрировала существенное превосходство над EndoNeRF как на стандартном наборе данных EndoNeRF, так и на реальных внутритканевых данных in-vivo. Эта повышенная точность открывает новые возможности для предоперационного планирования, обучения хирургов и разработки более эффективных роботизированных хирургических систем, поскольку позволяет создавать детализированные и достоверные цифровые модели внутренних органов и тканей.

Возможность динамического отслеживания деформации тканей открывает принципиально новые перспективы в области хирургической навигации и роботизированной помощи. В ходе операций, традиционные методы визуализации часто не позволяют в полной мере оценить изменения в геометрии тканей, вызванные манипуляциями инструментами или физиологическими процессами. NeRFscopy, благодаря высокой точности реконструкции, предоставляет детальную информацию о смещениях и деформациях тканей в реальном времени, что позволяет хирургу более эффективно планировать и выполнять сложные манипуляции. Это, в свою очередь, способствует снижению риска повреждения окружающих тканей и повышению безопасности пациента. В перспективе, интеграция данной технологии с роботизированными хирургическими системами позволит создать «умных» ассистентов, способных автоматически адаптироваться к изменениям в анатомии пациента и обеспечивать максимально точное и безопасное выполнение операций.

Несмотря на достижение частоты кадров в 0.14 FPS, NeRFscopy ставит во главу угла эффективность реконструкции, а не работу в режиме реального времени. Данный подход позволяет получить максимально точные и детализированные трехмерные модели тканей, что особенно важно для планирования хирургических вмешательств и навигации. В перспективе, исследователи планируют интегрировать NeRFscopy с другими методами визуализации, такими как флуоресцентная микроскопия и ультразвуковое исследование, а также оптимизировать алгоритмы для достижения работы в режиме реального времени. Это позволит использовать технологию непосредственно во время операций, обеспечивая хирургам точную визуальную обратную связь и повышая безопасность пациентов.

Без точного определения задачи любое решение — шум. Данное исследование демонстрирует это, предлагая метод NeRFscopy для реконструкции деформирующихся биологических тканей. Авторы четко сформулировали задачу — синтез новых видов из эндоскопических видео, несмотря на нежесткие деформации тканей. Это позволило им разработать элегантное решение, использующее поля Neural Radiance Fields и регуляризацию глубины. Как заметил Дэвид Марр: «Интеллект — это способность решать проблемы». NeRFscopy успешно решает проблему реконструкции тканей, показывая, что математическая чистота и четкая постановка задачи являются ключевыми для создания надежных и точных алгоритмов.

Что Дальше?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует элегантность применения Neural Radiance Fields к задаче реконструкции деформирующихся биологических тканей. Однако, истинная проверка метода заключается не в достижении наилучших результатов на текущем наборе данных, а в его обобщающей способности. Вопрос о робастности к различным типам тканей и условиям эндоскопической съемки остается открытым. Настоящая математическая красота проявится, когда алгоритм сможет корректно обрабатывать данные, полученные при существенно отличающихся параметрах оборудования и физиологических состояниях пациента.

Очевидным направлением дальнейших исследований является преодоление ограничений, связанных с необходимостью использования монокулярных видео. Интеграция с данными, полученными из других модальностей — например, оптической когерентной томографии или ультразвука — может значительно повысить точность и надежность реконструкции. Важно, чтобы такая интеграция не приводила к усложнению модели, а лишь к уточнению ее математической основы.

В конечном счете, ценность метода определяется не его способностью генерировать новые виды, а его возможностью предоставить врачу информацию, недоступную при прямом визуальном осмотре. Умение алгоритма выявлять тончайшие изменения в структуре ткани, предсказывать ее поведение и, возможно, даже диагностировать патологические состояния — вот истинная цель, ради которой стоит стремиться к математической чистоте и элегантности кода.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2602.15775.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2026-02-19 01:52