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Hamlyn
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EndoMINI框架通过新颖技术提升内窥镜深度估计
研究人员开发了EndoMINI，一个旨在提高内窥镜手术中深度估计能力的新型自监督框架。该框架利用低秩专家混合（MiLoRE）进行高效微调，并更好地适应各种内窥镜场景。此外，还引入了内在图像对齐（IIA）组件，通过新颖的内在图像分解网络来减轻不同光线反射率的影响。在SCARED、Hamlyn和SERV-CT等基准数据集上的评估表明，EndoMINI在监督和零样本深度估计任务上均表现出色。
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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。