iMED多内窥镜手术3D感知数据集发布

Sierra Bonilla等作者发布iMED数据集，称其为首个面向机器人辅助微创手术（RAMIS）的同步多内窥镜数据集，用于解决手术视觉基准缺少独立留出视角的问题。数据集含340条序列、约17万个同步时间点，每时间点4个视角，由两个独立立体内窥镜在离体、尸检和活体手术场景中同步采集，覆盖14个标本，并提供标定相机内参、基于ArUco的逐帧位姿估计及不确定性量化、器械分割掩码和临床元数据。 作者采用在一个内窥镜上训练、在另一个上测试的协议，评测了23种方法，涵盖刚性与可变形新视角合成、位姿估计、特征匹配和单目深度估计。该工作发表于ECCV 2026。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。