Synthetic colonoscopy database

The network was trained by a custom synthetic colonoscopy database herein constructed and released, composed of 248 400 frames (47 videos), with depth annotations at the level of pixels. Leveraging a realistic synthetic database to learn Shape-from-Shading for estimating the colon depth in colonoscopy images本研究构建并发布了一款定制化合成结肠镜检查数据库，用于训练该网络。该数据库包含248400帧图像（对应47段视频），并带有像素级深度标注。本研究借助该高逼真度合成数据库，学习从明暗恢复形状（Shape-from-Shading）技术，以实现结肠镜图像中的结肠深度估算。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个专门构建的合成结肠镜数据库，包含248,400帧（47个视频）图像，并提供了像素级的深度标注。它旨在通过Shape-from-Shading技术训练网络，以估计结肠镜图像中的结肠深度。