Leveraging Synthetic Priors for Monocular Depth Estimation in Specular Surgical Environments

📄 arXiv: 2512.23786v1 📥 PDF

作者: Ankan Aich, Yangming Lee

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-12-29

💡 一句话要点

利用合成先验知识，提升内窥镜手术环境中单目深度估计精度

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 单目深度估计 内窥镜手术 合成数据 领域自适应 低秩适配

📋 核心要点

  1. 现有自监督单目深度估计方法在内窥镜手术环境中，尤其是在处理薄型工具和透明表面时，容易出现边界坍塌问题。
  2. 该论文利用Depth Anything V2的合成先验知识，并通过动态向量低秩适配(DV-LORA)将其高效迁移到医疗领域，缩小合成数据与真实数据之间的差距。
  3. 实验结果表明，该方法在SCARED数据集上取得了新的state-of-the-art，精度达到98.1%，平方相对误差降低超过17%。

📝 摘要（中文）

精确的单目深度估计(MDE)对于机器人手术至关重要，但在镜面反射、充满液体的内窥镜环境中仍然脆弱。现有的自监督方法通常依赖于使用嘈杂的真实世界伪标签训练的基础模型，在薄型手术工具和透明表面上经常出现边界坍塌。本文通过利用Depth Anything V2架构的高保真合成先验知识来解决这个问题，该架构固有地捕获了薄型结构的精确几何细节。我们使用动态向量低秩适配(DV-LORA)有效地将这些先验知识适应于医疗领域，从而在弥合合成到真实差距的同时，最大限度地减少参数预算。此外，我们在SCARED数据集上引入了一种物理分层评估协议，以严格量化高镜面反射状态下的性能，而这些状态通常被聚合指标所掩盖。我们的方法建立了一个新的技术水平，实现了98.1%的精度(< 1.25)，并将平方相对误差降低了17%以上，与已建立的基线相比，证明了在不利的手术照明下具有卓越的鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决内窥镜手术环境中，由于镜面反射、液体干扰等因素导致的单目深度估计精度下降问题。现有方法依赖的真实世界伪标签数据质量不高，导致模型在处理薄型手术工具和透明表面时出现边界坍塌，影响手术的精确性。

核心思路：论文的核心思路是利用高质量的合成数据先验知识来弥补真实数据的不足。Depth Anything V2架构在合成数据上训练，能够精确捕捉薄型结构的几何细节。通过将这些先验知识迁移到医疗领域，可以提高模型在复杂手术环境中的深度估计能力。

技术框架：整体框架包括三个主要部分：1) 使用Depth Anything V2作为预训练模型，提供高质量的深度先验；2) 采用动态向量低秩适配(DV-LORA)方法，将预训练模型适配到医疗领域数据集，同时减少参数量；3) 在SCARED数据集上进行评估，并使用物理分层评估协议，更细致地分析模型在高镜面反射区域的性能。

关键创新：最重要的技术创新点在于将高质量的合成数据先验知识引入到内窥镜手术的单目深度估计任务中。与直接使用真实数据训练或使用低质量伪标签数据训练的方法不同，该方法利用合成数据提供的精确几何信息，提高了模型对复杂场景的鲁棒性。DV-LORA的使用也保证了模型参数量不会显著增加。

关键设计：DV-LORA是一种参数高效的微调方法，通过在预训练模型的权重矩阵中引入低秩矩阵来学习特定任务的知识。动态向量是指在训练过程中，低秩矩阵的维度可以动态调整，以适应不同层级的特征。损失函数方面，论文可能采用了深度估计常用的损失函数，如L1损失或Huber损失，具体细节未知。SCARED数据集的物理分层评估协议可能涉及根据镜面反射强度对数据进行分层，然后分别评估模型在不同反射强度下的性能，具体分层策略未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该方法在SCARED数据集上取得了显著的性能提升，精度(< 1.25)达到98.1%，相比现有基线方法，平方相对误差降低了超过17%。实验结果表明，该方法在复杂的手术光照条件下具有更强的鲁棒性，能够有效解决传统方法在处理薄型工具和透明表面时遇到的边界坍塌问题。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于机器人辅助微创手术，提高手术的精确性和安全性。精确的深度估计能够帮助医生更好地感知手术环境，规划手术路径，并减少对关键组织的损伤。此外，该技术还可应用于内窥镜图像增强、手术导航等领域，具有广阔的应用前景。

📄 摘要（原文）

Accurate Monocular Depth Estimation (MDE) is critical for robotic surgery but remains fragile in specular, fluid-filled endoscopic environments. Existing self-supervised methods, typically relying on foundation models trained with noisy real-world pseudo-labels, often suffer from boundary collapse on thin surgical tools and transparent surfaces. In this work, we address this by leveraging the high-fidelity synthetic priors of the Depth Anything V2 architecture, which inherently captures precise geometric details of thin structures. We efficiently adapt these priors to the medical domain using Dynamic Vector Low-Rank Adaptation (DV-LORA), minimizing the parameter budget while bridging the synthetic-to-real gap. Additionally, we introduce a physically-stratified evaluation protocol on the SCARED dataset to rigorously quantify performance in high-specularity regimes often masked by aggregate metrics. Our approach establishes a new state-of-the-art, achieving an accuracy (< 1.25) of 98.1% and reducing Squared Relative Error by over 17% compared to established baselines, demonstrating superior robustness in adverse surgical lighting.