BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-12-23T00:00:00Z

V$^2$-SfMLearner: Learning Monocular Depth and Ego-motion for Multimodal Wireless Capsule Endoscopy

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内容提要

该研究提出了一种名为V$^2$-SfMLearner的新方法，结合振动信号与视觉信号，以提高胶囊内窥镜视频中的深度和运动估计准确性，有效消除振动干扰，提升消化系统检查的实时性和可靠性。

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关键要点

• 研究提出了一种名为V$^2$-SfMLearner的新方法，结合振动信号与视觉信号。

• 该方法旨在提高胶囊内窥镜视频中的深度和运动估计准确性。

• V$^2$-SfMLearner有效消除振动干扰，提升消化系统检查的实时性和可靠性。

• 研究结果表明，该方法在消除振动干扰方面表现出色，具有临床应用潜力。

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标签

V$^2$-SfMLearner 消化系统检查 深度估计 胶囊内窥镜 运动估计