ROOM: A Physics-Based Continuum Robot Simulator for Photorealistic Medical Datasets Generation
作者: Salvatore Esposito, Matías Mattamala, Daniel Rebain, Francis Xiatian Zhang, Kevin Dhaliwal, Mohsen Khadem, Subramanian Ramamoorthy
分类: cs.RO
发布日期: 2025-09-16
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
ROOM：用于生成逼真医学数据集的基于物理的连续体机器人模拟器
🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 连续体机器人 医学图像 数据生成 物理模拟 深度估计 支气管镜检查 机器人仿真
📋 核心要点
- 现有连续体机器人的开发受限于缺乏逼真的训练和测试环境，真实医疗数据难以获取，阻碍了自主算法的开发。
- ROOM通过利用患者CT扫描，渲染逼真的多模态传感器数据，包括RGB图像、深度图、表面法线和光流等，用于支气管镜检查训练。
- 实验验证了ROOM生成数据在多视图姿态估计和单目深度估计任务中的有效性，并可用于微调深度估计模型，提升导航等下游任务性能。
📝 摘要（中文）
连续体机器人正在通过进入复杂的肺部气道并实现靶向干预来推进支气管镜检查。然而，由于缺乏逼真的训练和测试环境，它们的发展受到限制：真实数据由于伦理约束和患者安全问题难以收集，并且开发自主算法需要逼真的成像和物理反馈。我们提出了ROOM（医学中逼真的光学观察），这是一个全面的模拟框架，旨在生成逼真的支气管镜检查训练数据。通过利用患者CT扫描，我们的流程渲染多模态传感器数据，包括具有逼真噪声和光泽反射的RGB图像、度量深度图、表面法线、光流和医学相关尺度下的点云。我们在医学机器人的两个典型任务——多视图姿态估计和单目深度估计中验证了ROOM生成的数据，展示了最先进的方法必须克服才能转移到这些医学环境中的各种挑战。此外，我们表明，ROOM产生的数据可用于微调现有的深度估计模型以克服这些挑战，还可以实现导航等其他下游应用。我们期望ROOM能够实现跨不同患者解剖结构和临床环境中难以捕获的手术场景的大规模数据生成。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决连续体机器人在支气管镜检查应用中，缺乏足够逼真的训练数据的问题。现有方法依赖于真实数据收集，但受到伦理约束和患者安全限制，难以获取大规模、多样化的数据集。这阻碍了相关自主算法的开发和验证，特别是那些依赖于视觉信息的算法。
核心思路：论文的核心思路是构建一个基于物理的模拟器，即ROOM，利用患者CT扫描数据，生成逼真的多模态传感器数据。通过模拟真实的光学特性、噪声和几何结构，ROOM能够提供与真实场景高度相似的训练数据，从而克服数据获取的瓶颈。
技术框架：ROOM的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 患者CT扫描数据获取；2) 基于CT数据的三维场景重建；3) 物理引擎模拟，包括光照、反射和传感器噪声；4) 多模态传感器数据渲染，包括RGB图像、深度图、表面法线、光流和点云。该框架能够生成大规模、多样化的数据集，涵盖不同的患者解剖结构和手术场景。
关键创新：ROOM的关键创新在于其逼真度。它不仅仅是简单的几何建模，而是考虑了真实的光学物理特性，例如光泽反射和传感器噪声。此外，它还能够生成多模态传感器数据，为各种视觉算法提供丰富的输入信息。这种逼真度和多模态性是现有模拟器所缺乏的。
关键设计：ROOM的关键设计包括：1) 基于CT扫描的精确几何建模；2) 考虑光照和材质属性的渲染引擎；3) 模拟真实传感器噪声的模型；4) 可配置的参数，允许用户调整场景和传感器设置。具体的参数设置、损失函数和网络结构取决于下游任务，论文展示了如何使用ROOM生成的数据来微调深度估计模型。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了ROOM生成数据的有效性。在多视图姿态估计和单目深度估计任务中，使用ROOM数据训练的模型表现出良好的性能。更重要的是，使用ROOM数据微调的深度估计模型能够显著提高在真实医疗图像上的性能，表明ROOM能够有效弥合模拟数据和真实数据之间的差距。
🎯 应用场景
ROOM的潜在应用领域包括：连续体机器人控制算法的开发与验证、医生培训、医疗图像分析算法的改进、以及新型医疗器械的设计。通过提供大规模、逼真的训练数据，ROOM可以加速相关技术的发展，提高医疗诊断和治疗的准确性和安全性，并最终改善患者的治疗效果。
📄 摘要（原文）
Continuum robots are advancing bronchoscopy procedures by accessing complex lung airways and enabling targeted interventions. However, their development is limited by the lack of realistic training and test environments: Real data is difficult to collect due to ethical constraints and patient safety concerns, and developing autonomy algorithms requires realistic imaging and physical feedback. We present ROOM (Realistic Optical Observation in Medicine), a comprehensive simulation framework designed for generating photorealistic bronchoscopy training data. By leveraging patient CT scans, our pipeline renders multi-modal sensor data including RGB images with realistic noise and light specularities, metric depth maps, surface normals, optical flow and point clouds at medically relevant scales. We validate the data generated by ROOM in two canonical tasks for medical robotics -- multi-view pose estimation and monocular depth estimation, demonstrating diverse challenges that state-of-the-art methods must overcome to transfer to these medical settings. Furthermore, we show that the data produced by ROOM can be used to fine-tune existing depth estimation models to overcome these challenges, also enabling other downstream applications such as navigation. We expect that ROOM will enable large-scale data generation across diverse patient anatomies and procedural scenarios that are challenging to capture in clinical settings. Code and data: https://github.com/iamsalvatore/room.