Deformable Gaussian Splatting for Efficient and High-Fidelity Reconstruction of Surgical Scenes

📄 arXiv: 2501.01101v1 📥 PDF

作者: Jiwei Shan, Zeyu Cai, Cheng-Tai Hsieh, Shing Shin Cheng, Hesheng Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-01-02

备注: 7 pages, 4 figures, submitted to ICRA 2025

💡 一句话要点

提出EH-SurGS，高效高保真重建可变形手术场景

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 3D高斯溅射 可变形重建 手术场景 形变建模 自适应分层

📋 核心要点

  1. 现有方法难以处理手术场景中常见的组织剪切等不可逆形变，重建质量受限。
  2. EH-SurGS通过引入3D高斯生命周期，建模规则和不可逆形变，提升重建质量。
  3. 自适应运动分层策略区分静态和可变形区域，减少计算量，提高渲染速度。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为EH-SurGS的高效高保真可变形手术场景重建算法。该算法基于3D高斯溅射技术，旨在解决现有方法在处理手术场景中常见的不可逆动态变化（如组织剪切）以及缺乏手术场景形变的分层建模的问题。EH-SurGS通过引入3D高斯生命周期的形变建模方法，有效捕捉规则和不可逆形变，从而提高重建质量。此外，还提出了一种自适应运动分层策略，区分手术场景中的静态和可变形区域，减少通过形变场的3D高斯数量，从而提高渲染速度。实验结果表明，该方法在重建质量和渲染速度方面均优于现有技术水平。消融实验进一步验证了所提出组件的有效性和必要性。代码将在论文接收后开源。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在重建可变形手术场景时，难以有效处理组织剪切等不可逆形变，导致重建质量下降。此外，缺乏针对手术场景形变的分层建模，使得渲染速度较慢，难以满足实时性需求。

核心思路：本文的核心思路是利用3D高斯溅射技术，并在此基础上引入3D高斯的生命周期来建模形变，从而有效捕捉包括不可逆形变在内的各种形变。同时，通过自适应运动分层策略，减少需要进行形变计算的3D高斯数量，从而提高渲染速度。

技术框架：EH-SurGS算法主要包含两个核心模块：形变建模模块和自适应运动分层模块。形变建模模块负责利用3D高斯的生命周期来捕捉手术场景中的形变，包括规则形变和不可逆形变。自适应运动分层模块则根据场景中不同区域的形变程度，将3D高斯划分为静态和可变形两部分，只对可变形区域的3D高斯进行形变计算。

关键创新：EH-SurGS的关键创新在于：1) 引入3D高斯的生命周期来建模形变，从而能够有效捕捉不可逆形变；2) 提出自适应运动分层策略，减少需要进行形变计算的3D高斯数量，从而提高渲染速度。与现有方法相比，EH-SurGS能够更准确地重建可变形手术场景，并具有更高的渲染效率。

关键设计：在形变建模方面，论文可能设计了特定的损失函数来约束3D高斯的形变过程，例如，可以引入正则化项来防止过度形变。在自适应运动分层方面，论文可能采用了一种基于形变程度的阈值分割方法，将3D高斯划分为静态和可变形两部分。具体的参数设置和网络结构等技术细节需要在论文全文中查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，EH-SurGS在重建质量和渲染速度方面均优于现有技术水平。具体而言，与现有方法相比，EH-SurGS在重建质量上提升了XX%，在渲染速度上提升了YY%。消融实验进一步验证了所提出的形变建模模块和自适应运动分层模块的有效性和必要性。这些结果表明，EH-SurGS是一种高效、高保真的可变形手术场景重建算法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于手术导航、手术机器人辅助、医学影像分析、医生培训等领域。通过高精度、实时的手术场景重建，可以帮助医生更好地了解手术过程，提高手术的安全性、准确性和效率。未来，该技术有望与增强现实、虚拟现实等技术结合，为医生提供更加沉浸式的手术体验。

📄 摘要（原文）

Efficient and high-fidelity reconstruction of deformable surgical scenes is a critical yet challenging task. Building on recent advancements in 3D Gaussian splatting, current methods have seen significant improvements in both reconstruction quality and rendering speed. However, two major limitations remain: (1) difficulty in handling irreversible dynamic changes, such as tissue shearing, which are common in surgical scenes; and (2) the lack of hierarchical modeling for surgical scene deformation, which reduces rendering speed. To address these challenges, we introduce EH-SurGS, an efficient and high-fidelity reconstruction algorithm for deformable surgical scenes. We propose a deformation modeling approach that incorporates the life cycle of 3D Gaussians, effectively capturing both regular and irreversible deformations, thus enhancing reconstruction quality. Additionally, we present an adaptive motion hierarchy strategy that distinguishes between static and deformable regions within the surgical scene. This strategy reduces the number of 3D Gaussians passing through the deformation field, thereby improving rendering speed. Extensive experiments demonstrate that our method surpasses existing state-of-the-art approaches in both reconstruction quality and rendering speed. Ablation studies further validate the effectiveness and necessity of our proposed components. We will open-source our code upon acceptance of the paper.