Визуальная ориентация в темноте: адаптация изображений для эндоскопии

от

Автор: Денис Аветисян

Новый метод самообучения позволяет значительно повысить точность сопоставления изображений, полученных при эндоскопических исследованиях, улучшая навигацию и диагностику.

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"
Оптимизация контрастивности посредством отбора триплетов позволяет алгоритму последовательно выравнивать векторные представления якоря и положительного примера, одновременно увеличивая расстояние до отрицательного, что приводит к повышению дискриминационной способности полученных признаков в пространстве, заданном главными компонентами $PCA$.
Оптимизация контрастивности посредством отбора триплетов позволяет алгоритму последовательно выравнивать векторные представления якоря и положительного примера, одновременно увеличивая расстояние до отрицательного, что приводит к повышению дискриминационной способности полученных признаков в пространстве, заданном главными компонентами $PCA$.

В статье представлена методика адаптации предобученных визуальных представлений с использованием контрастного обучения и синтеза новых видов для повышения надежности сопоставления эндоскопических изображений.

Точное понимание пространственной информации критически важно для навигации и анализа в хирургической практике, однако стандартные методы компьютерного зрения часто оказываются неэффективными из-за особенностей эндоскопических изображений. В данной работе, посвященной ‘Self-Supervised Contrastive Embedding Adaptation for Endoscopic Image Matching’, предложен новый подход к установлению соответствий между эндоскопическими кадрами, основанный на самообучении и контрастном обучении с использованием синтеза новых видов. Разработанная методика позволяет адаптировать предобученные визуальные представления для более точного сопоставления признаков, что подтверждено экспериментами на стандартных наборах данных. Сможет ли предложенный подход стать основой для создания более интеллектуальных систем поддержки принятия решений в хирургической эндоскопии?

Математическая Элегантность Хирургической Визуализации: Постановка Проблемы

Малоинвазивная хирургия предъявляет повышенные требования к точности компьютерного зрения, необходимого для отслеживания хирургических инструментов и обеспечения навигации с помощью дополненной реальности. Однако, традиционные методы компьютерного зрения сталкиваются со значительными трудностями в условиях операционной среды. Переменчивость освещения, вызванная отражениями от инструментов и тканей, а также деформация тканей в процессе манипуляций, приводят к нестабильности и неточности определения ключевых точек на изображениях. Это, в свою очередь, затрудняет надежное отслеживание инструментов и точную регистрацию изображений, что критически важно для эффективного планирования и выполнения хирургических вмешательств. Разработка новых алгоритмов, способных эффективно справляться с этими проблемами, является ключевой задачей для повышения безопасности и точности малоинвазивных операций.

Несмотря на свою вычислительную эффективность, такие широко используемые методы обнаружения ключевых точек, как Scale-Invariant Feature Transform (SIFT) и Speeded-Up Robust Features (SURF), демонстрируют недостаточную надежность в сложных условиях минимально инвазивной хирургии. Проблема заключается в том, что эти алгоритмы, разработанные для общих задач компьютерного зрения, чувствительны к резким изменениям освещенности, деформациям тканей и неоднородности, характерным для хирургического поля. В результате, количество ложных совпадений ключевых точек возрастает, что приводит к ошибкам в отслеживании инструментов и регистрации изображений, а также снижает точность систем дополненной реальности, предназначенных для помощи хирургу. Это особенно критично в ситуациях, когда требуется высокая точность позиционирования и визуализации, например, при навигации по сложным анатомическим структурам или выполнении тонких манипуляций.

Точная трехмерная реконструкция и регистрация изображений играют ключевую роль в планировании и проведении минимально инвазивных хирургических операций. Эти процессы позволяют хирургам визуализировать анатомические структуры и инструменты в реальном времени, обеспечивая повышенную точность и безопасность вмешательства. Однако эффективность этих методов напрямую зависит от надежного сопоставления признаков на изображениях. Неточности в сопоставлении приводят к искажению трехмерной модели и ошибкам в регистрации, что может существенно повлиять на качество хирургического планирования и, как следствие, на исход операции. Поэтому разработка устойчивых к изменениям освещения и деформациям тканей алгоритмов сопоставления признаков является критически важной задачей для повышения эффективности и безопасности минимально инвазивной хирургии.

Модель демонстрирует высокую точность установления соответствий между пикселями на различных хирургических сценах, как показано на четырех репрезентативных примерах из набора SCARED, где выделены 50 наиболее точных соответствий.
Модель демонстрирует высокую точность установления соответствий между пикселями на различных хирургических сценах, как показано на четырех репрезентативных примерах из набора SCARED, где выделены 50 наиболее точных соответствий.

Глубокое Обучение: Автоматизация Поиска Инвариантных Признаков

Глубокое обучение, в частности, сверточные нейронные сети (CNN), предоставляет возможность непосредственного извлечения устойчивых дескрипторов признаков из данных, минуя необходимость в ручном проектировании этих признаков. Традиционные методы базировались на алгоритмах, разработанных экспертами, что ограничивало их адаптивность к различным типам изображений и условиям съемки. CNN, напротив, обучаются автоматически выявлять иерархию признаков, наиболее релевантных для решения конкретной задачи, такой как сопоставление признаков. Этот подход позволяет сети адаптироваться к вариациям в освещении, масштабе и ориентации объектов, что приводит к более надежным и точным результатам сопоставления по сравнению с традиционными методами. Обучение происходит на больших наборах данных, позволяя сети обобщать знания и эффективно работать с новыми, ранее не виденными изображениями.

Методы Descriptor Generation Network и SuperGlue демонстрируют возможность обучения сопоставлению признаков изображений напрямую от входных данных до итоговых соответствий, без необходимости ручного проектирования промежуточных этапов или признаков. В отличие от традиционных подходов, использующих отдельные этапы выделения, описания и сопоставления признаков, эти сети обучаются оптимизировать все этапы одновременно. Descriptor Generation Network использует сверточные нейронные сети для генерации дескрипторов признаков, а SuperGlue использует граф-нейронные сети для агрегации информации и определения соответствий между признаками. Такой подход позволяет моделям обучаться более устойчивым и точным соответствиям, особенно в сложных условиях, таких как изменения освещения, перспективы и частичные перекрытия объектов.

LoFTR (Learning to Find Robust Feature Correspondences) представляет собой обучаемую структуру для сопоставления признаков, разработанную для повышения надежности в сложных условиях. В отличие от традиционных методов, полагающихся на ручное проектирование признаков и дескрипторов, LoFTR использует глубокую сверточную нейронную сеть для непосредственного обучения оптимальным признакам и их соответствиям. Архитектура LoFTR состоит из общей кодирующей сети, за которой следуют отдельные сети для преобразования признаков и определения соответствий, что позволяет эффективно обрабатывать изменения масштаба, поворота и перспективу. Экспериментальные результаты демонстрируют, что LoFTR превосходит существующие методы сопоставления признаков на стандартных наборах данных, особенно в условиях окклюзии, изменения освещения и низкого разрешения изображений.

Набор данных SCARED (Surgical Context Aware REgistration Dataset) представляет собой ценный инструмент для оценки производительности алгоритмов сопоставления признаков, основанных на глубоком обучении. Он включает в себя набор хирургических изображений с ручной аннотацией, предоставляя эталонные данные для количественной оценки точности и надежности различных подходов. Набор данных охватывает разнообразные хирургические сценарии и типы тканей, что позволяет всесторонне оценить способность алгоритмов к обобщению и адаптации к различным условиям. Доступность SCARED способствует развитию и сравнению новых методов, обеспечивая стандартизированную платформу для оценки прогресса в области автоматизированного сопоставления признаков в хирургических приложениях.

Архитектура модели включает предварительно обученную сеть DINOv2 для извлечения семантических признаков, за которой следует обучаемый слой Vision Transformer, адаптирующий эти признаки для поиска схожих изображений и формирования матрицы соответствия пикселей.
Архитектура модели включает предварительно обученную сеть DINOv2 для извлечения семантических признаков, за которой следует обучаемый слой Vision Transformer, адаптирующий эти признаки для поиска схожих изображений и формирования матрицы соответствия пикселей.

Самообучение: Извлечение Знаний из Неразмеченных Данных

Самообучение представляет собой перспективную альтернативу традиционным методам обучения с учителем, позволяя моделям извлекать полезные признаки из неразмеченных данных эндоскопического видео. Использование неразмеченных данных значительно расширяет возможности обучения, поскольку получение размеченных данных в эндоскопии является трудоемким и требует участия квалифицированных специалистов. Такой подход позволяет создавать модели, способные адаптироваться к различным условиям и вариациям в эндоскопических изображениях, без необходимости в обширных наборах размеченных данных. Это особенно важно для задач, где доступ к размеченным данным ограничен, или где требуется высокая степень обобщения модели.

Метод контрастного обучения, в сочетании с адаптивным слоем Vision Transformer, позволяет извлекать признаки путем сопоставления схожих и различных представлений входных данных. Этот подход предполагает создание пар представлений, где одна пара содержит схожие изображения или фрагменты видео, а другая — различные. Модель обучается минимизировать расстояние между представлениями схожих пар и максимизировать расстояние между представлениями различных пар. Адаптивный слой Vision Transformer позволяет динамически настраивать процесс обучения, фокусируясь на наиболее информативных признаках и повышая устойчивость к изменениям в данных. Эффективность этого метода обусловлена способностью модели выявлять инвариантные признаки, не требующие ручной разметки данных.

Синтез новых видов (Novel-View Synthesis), реализуемый с помощью Dense Prediction Transformer, позволяет генерировать изображения с различных перспектив, что повышает устойчивость модели к изменениям угла обзора. Данный подход предполагает создание дополнительных видов сцены на основе существующих данных, расширяя обучающую выборку и позволяя модели эффективно обобщать информацию при различных положениях камеры. Генерация новых видов осуществляется путем прогнозирования пиксельных значений для новых перспектив, используя архитектуру Dense Prediction Transformer, что обеспечивает высокую точность и детализацию синтезируемых изображений.

Обеспечение геометрической согласованности является критически важным аспектом при синтезе новых видов изображения. Несогласованность в геометрических параметрах между исходным и синтезированным изображением может привести к нереалистичным и ненадежным результатам. Для решения этой проблемы в разработанной системе применяются методы, обеспечивающие соответствие перспективных преобразований и сохранение пространственных отношений между объектами на синтезированном изображении. Контроль геометрической согласованности достигается путем минимизации расхождений в эпиполярной геометрии и использованием ограничений, основанных на глубинной информации, что повышает общую надежность и точность сгенерированных видов.

В качестве основы для извлечения признаков в нашей системе используется предварительно обученная архитектура DINOv2, представляющая собой Vision Transformer. DINOv2 отличается высокой производительностью благодаря своей способности к самообучению без учителя и масштабируемости. Использование предварительно обученной модели позволяет значительно ускорить процесс обучения и повысить точность получаемых признаков по сравнению с обучением модели с нуля. Архитектура DINOv2 обеспечивает эффективное кодирование визуальной информации, что критически важно для последующих задач анализа эндоскопических видеоданных.

В результате тестирования предложенной системы самообучения, средняя эпиполярная ошибка составила $8.63 \pm 4.14$ пикселей. Данный показатель демонстрирует улучшение на 17% по сравнению с существующими методами в задачах оценки геометрической согласованности и построения трехмерной реконструкции на основе эндоскопических данных. Полученное значение указывает на повышенную точность и надежность извлекаемых признаков, что позволяет более эффективно решать задачи компьютерного зрения в медицинских приложениях.

Для создания нового вида изображения из исходного, система проецирует исходное изображение в RGB-3D пространство, преобразует полученное облако точек в систему координат целевого изображения и, используя параметры камеры, синтезирует искажённое представление исходного изображения, что позволяет установить соответствие между пикселями исходного и нового видов.
Для создания нового вида изображения из исходного, система проецирует исходное изображение в RGB-3D пространство, преобразует полученное облако точек в систему координат целевого изображения и, используя параметры камеры, синтезирует искажённое представление исходного изображения, что позволяет установить соответствие между пикселями исходного и нового видов.

Влияние на Точность Хирургических Вмешательств и Перспективы Развития

Точность оценки эпиполярной геометрии, являющейся основой для трехмерной реконструкции и регистрации изображений, напрямую зависит от надежного сопоставления признаков на изображениях. Современные подходы, использующие глубокое обучение и самообучение, позволяют значительно повысить качество этого сопоставления. Вместо традиционных методов, полагающихся на ручное проектирование признаков, нейронные сети способны автоматически извлекать наиболее релевантные характеристики изображений, обеспечивая устойчивость к изменениям освещения, перспективы и другим факторам, влияющим на качество сопоставления. Самообучение, в свою очередь, позволяет обучать модели на больших объемах неразмеченных данных, что существенно снижает затраты на создание обучающих выборок и расширяет область применения данных методов. Таким образом, комбинация глубокого обучения и самообучения является ключевым фактором повышения точности и надежности систем компьютерного зрения, используемых в хирургической практике.

Точная оценка фундаментальной матрицы играет ключевую роль в создании достоверных трехмерных реконструкций и регистрации изображений. Методы, такие как RANSAC (Random Sample Consensus), позволяют эффективно отсеивать ошибочные соответствия между особенностями на изображениях, выделяя лишь надежные точки для последующего вычисления матрицы. Высокоточная фундаментальная матрица обеспечивает правильное геометрическое преобразование между изображениями, что необходимо для точного определения положения объектов в пространстве и их последующего объединения в единую трехмерную модель. Без корректной оценки этой матрицы, возникают искажения и ошибки в реконструкции, что особенно критично в таких областях, как хирургия, где требуется максимальная точность визуализации и навигации.

Современные достижения в области компьютерного зрения открывают новые возможности для разработки передовых систем, применяемых в хирургии. В частности, методы точного сопоставления признаков и оценки фундаментальной матрицы позволяют создавать системы дополненной реальности, которые предоставляют хирургу визуальную информацию в режиме реального времени, накладывая виртуальные объекты на изображение операционного поля. Это значительно повышает точность и безопасность минимально инвазивных операций, позволяя отслеживать положение хирургических инструментов с высокой точностью и обеспечивая более детальное представление об анатомических структурах. Разработка таких систем способствует повышению эффективности хирургических вмешательств и сокращению времени восстановления пациентов, представляя собой значительный шаг вперед в области медицинской визуализации и хирургической навигации.

Представленная система продемонстрировала выдающуюся точность, достигнув показателя в 14.22%, что является наивысшим результатом среди всех протестированных методов. Этот показатель точности, измеренный в соответствии со строгими критериями оценки, свидетельствует о высокой надежности системы в определении соответствий между изображениями и построении точных трехмерных реконструкций. Такой уровень точности имеет критическое значение для применения в хирургических приложениях, где даже незначительные погрешности могут существенно повлиять на результат операции. Превосходство над существующими подходами подтверждает эффективность разработанных алгоритмов и открывает новые возможности для повышения точности и безопасности минимально инвазивных хирургических процедур.

В ходе проведенных исследований было зафиксировано соотношение верных соответствий к ошибочным в размере 160/1738, что составляет всего 9.20% ложных соответствий. Данный показатель свидетельствует о значительном превосходстве разработанного подхода над существующими методами в плане точности сопоставления признаков. Низкое количество ложных соответствий критически важно для обеспечения высокой точности трехмерной реконструкции и регистрации изображений, что напрямую влияет на надежность систем компьютерного зрения, используемых в хирургической практике. Уменьшение числа ошибочных сопоставлений позволяет добиться более стабильных результатов и снизить вероятность ошибок при выполнении минимально инвазивных операций.

Дальнейшие исследования направлены на повышение устойчивости и эффективности разработанных методов, что позволит достичь работы в режиме реального времени. Особое внимание уделяется оптимизации алгоритмов для снижения вычислительной нагрузки и расширению спектра применимости в различных хирургических процедурах. Планируется адаптация системы для работы с данными, полученными из различных источников визуализации, а также интеграция с роботизированными хирургическими платформами. Успешная реализация этих направлений откроет возможности для более точного и безопасного проведения минимально инвазивных операций, а также для разработки систем поддержки принятия решений для хирургов, основанных на данных компьютерного зрения и трехмерной реконструкции.

Представленное исследование демонстрирует стремление к математической чистоте в области компьютерного зрения. Авторы предлагают метод адаптации предварительно обученных визуальных представлений посредством контрастного обучения и синтеза новых видов, что позволяет достичь более точных и надежных соответствий признаков на эндоскопических изображениях. Этот подход, в сущности, подтверждает принцип, высказанный Фэй-Фэй Ли: «Искусственный интеллект должен быть направлен на расширение человеческих возможностей, а не на их замену». Подобно тому, как алгоритм должен быть доказуем, так и система искусственного интеллекта должна быть понятной и предсказуемой в своих действиях, чтобы эффективно помогать специалистам в медицинской диагностике и навигации.

Что дальше?

Представленная работа, хотя и демонстрирует прогресс в адаптации предобученных представлений для сопоставления эндоскопических изображений, лишь приоткрывает завесу над истинной сложностью задачи. Элегантность контрастного обучения, безусловно, привлекательна, но ее зависимость от тщательно подобранных негативных примеров — слабое место, требующее дальнейшего осмысления. Неизбежно возникает вопрос: достаточно ли контрастивного обучения для достижения полной инвариантности к изменениям освещения и перспективы, или же необходимо обратиться к более фундаментальным принципам геометрии изображений?

Синтез новых видов, хотя и полезен для расширения обучающей выборки, остается лишь приближением к реальной вариативности эндоскопических изображений. Истинная проверка — в применении к данным, полученным в условиях клинической практики, где непредсказуемость и шум — константы. Необходимо исследовать, как предложенный метод взаимодействует с другими модальностями данных — например, данными о силе и давлении — для создания более надежной и всесторонней системы навигации.

В конечном итоге, успех в этой области зависит не только от совершенствования алгоритмов, но и от глубокого понимания физических принципов, лежащих в основе формирования эндоскопических изображений. Алгоритм, лишенный математической строгости и доказанной корректности, подобен замку на песке — красив, но обречен на разрушение под напором реальности.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.10379.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-14 15:47