PolypSense3Dは、深度センシングによるポリープのサイズ測定タスク向けに特別に設計されたマルチソースベンチマークデータセットで、杭州師範大学がデンマーク工科大学、河海大学などの研究機関と共同で2025年にリリースされました。関連研究論文のタイトルは「…」です。PolypSense3D: 内視鏡検査における深度を考慮したポリープサイズ測定のためのマルチソースベンチマークデータセットNeurIPS 2025に選ばれたこの研究は、ポリープの検出、深度推定、サイズ測定、シミュレーションから現実への転移学習のための高品質なトレーニングおよび評価リソースを提供することを目的としています。

データの規模と構成

このデータセットは、仮想シミュレーション、物理ファントム、実際の臨床シナリオの 3 種類のデータを統合します。

• 仮想シミュレーション データ: 32,000 以上のフレームが含まれ、同期された RGB、高密度深度、セグメンテーション マスク、カメラ パラメータを提供し、高精度で制御された条件下でのトレーニングと評価のために 30 個の手続き型ポリープ モデル (1.79～20.52 mm) をカバーします。

• 物理データ: 実際の CT スキャンに基づいて構築され 3D プリントされた結腸ファントムから生成された 13 本のビデオが含まれます。13 個の固形ポリープ (4.00～14.89 mm) が埋め込まれており、シミュレーションから実際の移行検証のために厳密に調整されたカメラ パラメータが備わっています。
• 臨床データ: 標準的な臨床大腸内視鏡検査から得られたデータで、安定した固定フレーム、手動およびモデル支援によるセグメンテーション、較正された生検鉗子に基づく寸法注釈、および実際の条件下でのモデル評価のためのスパース深度注釈を提供します。