Обнаружение и локализация отверстий мочеточников в режиме реального времени в урологических и хирургических видеороликах
Обнаружение и локализация отверстия мочеточника имеет решающее значение в урологической эндоскопии и хирургии. Однако из-за того, что внешний вид устья мочеточника варьируется от человека к человеку, время от времени и в зависимости от различных патологических факторов, иногда бывает сложно точно определить местонахождение устья мочеточника. Чтобы автоматически идентифицировать различные типы отверстий мочеточников в хирургических видеороликах, в этой статье предлагается система обнаружения и отслеживания отверстий мочеточников на основе глубокого обучения. Структура в основном состоит из трех компонентов: часть предварительной обработки, модель обнаружения отверстия мочеточника и модель отслеживания. Для части предварительной обработки в этом документе применяются традиционные стратегии увеличения данных и специальные стратегии увеличения данных для увеличения разнообразия обучающих выборок. Модель обнаружения отверстия мочеточника (Refined-SSD) получена путем усовершенствования классической модели Single Shot Multi Box Detector (SSD) в области обнаружения объектов. Затем Refined-SSD был объединен с алгоритмом отслеживания CSRT, чтобы сформировать систему обнаружения и отслеживания отверстия мочеточника. В этой статье модель обнаружения обучается только с использованием изображений резектоскопа с более сложной фоновой информацией, а затем тестируется с использованием изображений уретероскопа. Результаты эксперимента показывают, что модель, обученная на изображениях резектоскопа, может быть успешно применена к другим видам изображений урологической эндоскопии, а оценочные показатели составляют все около 0,9. Мы дополнительно оценили модель обнаружения, предложенную в этой статье, на наборах видеоданных резектоскопии и уретероскопии. и эксперименты показывают, что предложенная модель обнаружения отверстия мочеточника может идентифицировать и локализовать отверстия мочеточника в двух разных уроскопах в режиме реального времени на видео. Кроме того, в видеорядах резектоскопии и видеорядах уретероскопии мы не только сравнили эффект модели обнаружения и отслеживания (Refined-SSD+CSRT), предложенной в данной статье, с эффектом одиночной модели обнаружения, но и совместили с обнаружением модель другого Эффекты четырех алгоритмов отслеживания сравниваются, и эксперименты показывают, что модель обнаружения и отслеживания отверстия мочеточника, предложенная в этой статье, имеет лучшую производительность и достигает средней скорости обнаружения 20 мс на кадр. Таким образом, модель обнаружения и отслеживания может точно идентифицировать и локализовать отверстие мочеточника в режиме реального времени в видеороликах операции уроскопа,
