A Real-Time Image Stitching Framework for Fetoscopic Field-of-View Expansion
Notice bibliographique
Résumé
Twin-to-twin transfusion syndrome is a serious prenatal condition whose treatment employs the use of a fetoscope and optical laser for targeted vessel ablation. During surgery, challenges such as a limited field-of-view and inconsistent lighting can be addressed by field-of-view expansion. As foundation, we draw upon a state-of-the-art method that utilizes a U-Net segmentation model to mitigate visible in utero inconsistencies. We adapt this method for real-time performance by implementing a feature-based stitching algorithm. The proposed framework includes a loop closure and map correction procedure to help reduce the accumulated drifting error. During evaluation on simulated fetoscopic movements, the chosen feature extractor, SIFT, permits an average homography estimation time of 0.07s and a failure rate of 4%. Homography parameters such as scaling, translation, and rotation are isolated to identify obstacles caused by certain camera movements. The framework is evaluated using two phantom placentas in different environmental conditions and submerged underwater. Qualitative and quantitative results are presented as well as an analysis of the map correction procedure. These evaluations help recognize limitations of the framework that can be investigated and addressed in future research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».