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。

全球肠胃病患者已达1.2亿，胶囊内窥镜（MCCE）因其无痛、非侵入性而备受关注。华中科技大学团队提出的自监督S2P-Matching方法显著提升了图像拼接的准确性，助力早期肠胃疾病的诊断。该研究已在IEEE期刊上发表，推动了无创内镜技术的应用。