SERV-CT (SERV-CT: A disparity dataset from CT for validation of endoscopic 3D reconstruction)

手术场景的内窥镜立体重建会产生特定的问题，包括缺乏清晰的角落特征、高度镜面反射的表面特性以及血液和烟雾的存在。这些问题给立体重建本身和标准化数据集生产带来了困难。我们提出了一个基于锥形束 CT (SERV-CT) 的立体内窥镜重建验证数据集。在内窥镜视野内放置两具离体小猪全躯干尸体，在 CT 扫描中可以看到内窥镜和目标解剖结构。手动对齐内窥镜的后续方向以匹配立体视图，并计算基准差异、深度和遮挡。 CT 扫描的要求将每个离体样本的立体对数限制为 8 个。对于第二个样本，获取 RGB 表面以帮助对齐平滑、无特征的表面。重复的手动对齐显示了大约 2 个像素的 RMS 视差精度和大约 2 mm 的深度精度。提供了一个简化的参考数据集，由内窥镜图像对组成，具有相应的校准、差异、深度和遮挡，涵盖了大部分内窥镜图像和一系列组织类型，包括光滑的镜面，以及深度的显着变化。 SERV-CT 数据集为手术应用提供了易于使用的立体验证，具有平滑的参考差异和深度，覆盖了大部分内窥镜图像。