MetaFE-DE: Learning Meta Feature Embedding for Depth Estimation from Monocular Endoscopic Images

📄 arXiv: 2502.03493v1 📥 PDF

作者: Dawei Lu, Deqiang Xiao, Danni Ai, Jingfan Fan, Tianyu Fu, Yucong Lin, Hong Song, Xujiong Ye, Lei Zhang, Jian Yang

分类: eess.IV, cs.CV

发布日期: 2025-02-05

💡 一句话要点

提出MetaFE-DE，利用元特征嵌入解决单目内窥镜图像深度估计难题

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

关键词: 单目深度估计 内窥镜图像 元特征嵌入 自监督学习 扩散模型

📋 核心要点

  1. 现有方法直接从RGB图像估计深度，缺乏可解释性且精度受限，难以应对内窥镜手术场景的复杂性。
  2. 论文提出元特征嵌入（MetaFE）概念，将RGB和深度图像的共享特征用于表示内窥镜手术中的物理实体。
  3. 实验结果表明，该方法在多个内窥镜数据集上优于现有技术，提高了深度估计的准确性和泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文针对单目内窥镜图像深度估计的挑战，如软组织形状不规则和光照变化等问题，提出了一种新颖的“元特征嵌入（MetaFE）”概念。该方法将内窥镜手术中的物理实体（如组织和手术器械）表示为共享特征，这些特征可以交替解码为RGB或深度图像。基于此，论文提出了一种两阶段自监督学习范式。第一阶段，利用扩散模型构建时间表示学习器，并通过交叉归一化与空间信息对齐，从而构建MetaFE。第二阶段，应用带有亮度校准的自监督单目深度估计，将元特征解码为深度图像。在多个内窥镜数据集上的大量评估表明，该方法在深度估计方面优于现有技术，实现了更高的准确性和泛化性。代码将公开。

🔬 方法详解

问题定义：单目内窥镜图像的深度估计面临诸多挑战，包括人体软组织形状不规则、光照条件变化大等。现有方法主要依赖直接从RGB图像估计深度，但这种方法的可解释性较差，且精度有限，难以满足实际应用需求。

核心思路：论文的核心思路是利用RGB和深度图像是同一内窥镜手术场景的两种不同视角这一特性，学习一种共享的特征表示，即元特征嵌入（MetaFE）。通过将物理实体（如组织和手术器械）表示为可以交替解码为RGB或深度图像的共享特征，从而实现更准确和鲁棒的深度估计。

技术框架：该方法采用两阶段自监督学习范式。第一阶段，构建时间表示学习器，利用扩散模型学习图像的时间信息，并通过交叉归一化将时间信息与空间信息对齐，构建MetaFE。第二阶段，使用带有亮度校准的自监督单目深度估计方法，将MetaFE解码为深度图像。亮度校准旨在解决内窥镜图像光照不均的问题。

关键创新：该方法最重要的创新点在于提出了元特征嵌入（MetaFE）的概念。与现有方法直接从RGB图像估计深度不同，MetaFE通过学习RGB和深度图像的共享特征表示，实现了更有效的深度估计。此外，利用扩散模型学习时间信息并与空间信息对齐，进一步提升了特征表示的质量。

关键设计：在第一阶段，使用扩散模型学习时间表示，并通过交叉归一化将时间信息与空间信息对齐。在第二阶段，使用自监督单目深度估计方法，并引入亮度校准模块，以解决内窥镜图像光照不均的问题。损失函数包括深度一致性损失、亮度一致性损失等，用于约束深度估计和亮度校准过程。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

该方法在多个内窥镜数据集上进行了评估，实验结果表明，该方法在深度估计的准确性和泛化能力方面均优于现有技术。具体性能数据和对比基线将在论文中详细展示，实验结果表明该方法能够显著提升深度估计的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于计算机辅助手术、机器人辅助内窥镜手术等领域，提高手术的精确性和安全性。通过提供准确的深度信息，医生可以更好地理解手术场景，从而做出更明智的决策。此外，该技术还可用于内窥镜图像的三维重建和虚拟现实手术模拟等应用。

📄 摘要（原文）

Depth estimation from monocular endoscopic images presents significant challenges due to the complexity of endoscopic surgery, such as irregular shapes of human soft tissues, as well as variations in lighting conditions. Existing methods primarily estimate the depth information from RGB images directly, and often surffer the limited interpretability and accuracy. Given that RGB and depth images are two views of the same endoscopic surgery scene, in this paper, we introduce a novel concept referred as ``meta feature embedding (MetaFE)", in which the physical entities (e.g., tissues and surgical instruments) of endoscopic surgery are represented using the shared features that can be alternatively decoded into RGB or depth image. With this concept, we propose a two-stage self-supervised learning paradigm for the monocular endoscopic depth estimation. In the first stage, we propose a temporal representation learner using diffusion models, which are aligned with the spatial information through the cross normalization to construct the MetaFE. In the second stage, self-supervised monocular depth estimation with the brightness calibration is applied to decode the meta features into the depth image. Extensive evaluation on diverse endoscopic datasets demonstrates that our approach outperforms the state-of-the-art method in depth estimation, achieving superior accuracy and generalization. The source code will be publicly available.