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V$^2$-SfMLearner：用于多模态无线胶囊内窥镜的单目深度和自我运动学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
该研究提出了一种新方法V$^2$-SfMLearner，通过结合振动信号与视觉信号，解决胶囊内窥镜视频中的振动干扰问题，从而提高运动估计的准确性，具有临床应用潜力。
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关键要点
- 该研究提出了一种新方法V$^2$-SfMLearner。
- V$^2$-SfMLearner结合了振动信号与视觉信号。
- 该方法旨在解决胶囊内窥镜视频中的振动干扰问题。
- 通过该方法提高了运动估计的准确性。
- 研究结果显示该方法在消除振动干扰方面表现出色。
- 该方法具有在临床应用中提高消化系统检查实时性和可靠性的潜力。
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