本文提出了一种用于内窥镜仿真系统中的可视化的现实图像生成方法。在许多医院进行内窥镜诊断和治疗。为了减少与内窥镜插入相关的并发症,内窥镜仿真系统用于内窥镜插入的训练或排练。然而,电流模拟系统产生非现实的虚拟内窥镜图像。为了提高仿真系统的值,需要提高其生成的图像的现实。我们提出了一种用于内窥镜仿真系统的现实图像生成方法。通过使用来自患者的CT体积的体积渲染方法来生成虚拟内窥镜图像。我们使用虚拟到实图像域翻译技术改善虚拟内窥镜图像的现实。图像域转换器实现为完全卷积网络(FCN)。我们通过最小化循环一致性损失函数来训练FCN。使用未配对的虚拟和真实内窥镜图像训练FCN。为了获得高质量的图像域翻译结果,我们执行将图像清理到真实内窥镜图像集。我们测试了使用浅U-Net,U-Net,Deep U-Net和U-Net作为图像域转换器的剩余单元。具有剩余单位的深U-Net和U-Net产生了非常现实的图像。
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