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EndoNeRF
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Endo-NeRF++ 通过不确定性感知增强手术场景重建
研究人员开发了 Endo-NeRF++，一个先进的神经渲染框架，旨在改进动态手术场景的重建。该新系统通过引入不确定性感知来解决组织变形、遮挡和有限视角等挑战。关键增强功能包括用于详细解剖捕获的多分辨率哈希网格编码、用于运动期间稳定性的时间特征融合以及用于在复杂区域提高渲染质量的不确定性感知自适应采样。实验表明，与前代 EndoNeRF 相比，在 PSNR、SSIM 和 LPIPS 等指标上有了显著改进。
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EndoUFM框架利用基础模型改进内窥镜深度估计
研究人员开发了EndoUFM，一个新颖的无监督框架，旨在改进内窥镜图像中的深度估计。该方法利用双基础模型来弥合自然图像与手术环境之间的领域差距。该框架采用RVLoRA的自适应微调策略和基于深度可分离卷积的残差块（Res-DSC）来增强局部特征捕获。此外，还实现了掩码引导的平滑度损失，以确保解剖结构内的深度一致性，最终目标是提高手术精度和安全性。