Đề xuất mô hình học sâu dựa trên mạng GAN có điều kiện, kết hợp với tính nhất quán chu kỳ và thông tin ngữ cảnh để xử lý ảnh nội soi có nhiễu như mờ, bong bóng, phản xạ.

• Mô hình học không giám sát, không cần dữ liệu ảnh và độ sâu được gán nhãn, sử dụng ảnh nội soi thực tế và ảnh độ sâu từ mô hình CT.
• - Áp dụng kỹ thuật biến đổi không gian giữa các khung hình liên tiếp để tăng độ chính xác ước lượng độ sâu.
• - Độ sâu được ước lượng dùng để đăng ký với ảnh độ sâu từ CT nhằm xác định vị trí và hướng của camera nội soi.
• - Thử nghiệm trên dữ liệu nội soi phế quản thực tế cho thấy mô hình có khả năng phục hồi cấu trúc phân nhánh phế quản tốt, kể cả khi ảnh bị nhiễu.
• - Kết quả định vị camera đạt độ chính xác cao hơn các phương pháp truyền thống như Shape-from-Shading, Shape-from-Motion và các mô hình học sâu khác.