幾何感知深度估計網絡框架

　　近日，依托于中國科學院沈陽自動化研究所的機器人學國家重點實驗室在單目內窺鏡深度估計方面研究方面取得新進展，相關成果以A Geometry-Aware Deep Network for Depth Estimation in Monocular Endoscopy為題發表在人工智能領域TOP類期刊Engineering Applications of Artificial Intelligence (EAAI)。

　　沈陽自動化所智能腔鏡手術機器人研究組提出了一種幾何感知深度估計的框架，設計了梯度、法向和幾何一致性損失函數，加強了幾何一致性約束并提高了管腔結構的三維重建性能。此外，研究團隊提出了一套內窺鏡合成RGB-D數據集，該數據集描述了在嚴重的反射和光照變化下的幾何解剖結構，并提升了在合成的和真實數據領域的泛化學習能力。 

　　科研人員通過該方法在EndoSLAM數據集、Colondepth數據集和臨床圖像上進行了詳細的實驗和分析，實驗表明該方法相比當前較多使用的SOTA方法，生成了更一致的深度圖和更加合理的解剖結構。所提出的合成數據集和源代碼提供開源（https://github.com/YYM-SIA/LINGMI-MR）。 

　　沈陽自動化所智能腔鏡手術機器人研究組長期專注于消化、腹腔、呼吸等人體腔道手術機器人的關鍵技術及系統研發，先后承擔了國家重點研發計劃、國家自然科學基金重點項目等，在手術機器人的構型創成、感知、控制、手術導航以及智能化等方面的研究取得了多項突破成果，已完成多臺套的典型手術機器人系統，部分成果已經進入臨床應用階段。近年來多篇研究成果發表在國際知名學術期刊IEEE T-IE,IEEE T-MECH,CMPB,ERJ。 

　　該研究得到了國家自然科學基金、國家重點研發計劃項目、遼寧省自然科學基金和沈陽醫工結合協同創新項目的支持。(機器人學研究室)