Deep learning-based image exposure enhancement as a pre-processing for an accurate 3D colon surface reconstruction
Résumé
This contribution shows how an appropriate image pre-processing can improve a deep-learning based 3D reconstruction of colon parts. The assumption is that, rather than global image illumination corrections, local under- and over-exposures should be corrected in colonoscopy. An overview of the pipeline including the image exposure correction and a RNN-SLAM is first given. Then, this paper quantifies the reconstruction accuracy of the endoscope trajectory in the colon with and without appropriate illumination correction.
Cette contribution montre comment un pré-traitement des images peut améliorer la reconstruction 3D du côlon avec de l'apprentissage profond. L'hypothèse est que, comparé à une correction globale de l'illumination, il est plus efficace de corriger les sous-ou sur-expositions locales dans les images. Un aperc ¸u sur la chaîne de traitement qui inclut une correction locale des expositions est d'abord donnée. Ensuite, ce papier quantifie la précision de la reconstruction de la trajectoire de l'endoscope avec et sans correction appropriée des images du côlon.
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