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Обнаружение и локализация отверстий мочеточников в режиме реального времени при урологической эндоскопии и хирургических видеороликах

Обнаружение и локализация отверстий мочеточников в режиме реального времени при урологической эндоскопии и хирургических видеороликах

17-11-2022

在泌尿外科内镜和手术中，输尿管口的检测和定位非常重要。但是，由于输尿管口的外观因人而异，因时而异，受不同的病理因素影响，因此输尿管口的准确定位和定位有时具有挑战性。为了自动识别手术视频中不同类型的输尿管开口，本文提出了一种基于深度学习的输尿管开口检测和跟踪系统。该框架主要由三个部分组成：预处理部分、输尿管开口检测模型和跟踪模型。对于预处理部分，本文采用通用数据增强策略和特定数据增强策略来增加训练样本的多样性。输尿管开口检测模型（Refined-SSD）是对目标检测领域的经典模型Single Shot Multi Box Detector（SSD）进行改进得到的。然后将Refined-SSD与跟踪算法CSRT融合，形成输尿管开口检测和跟踪系统。在本文中，我们仅使用具有更复杂背景信息的电切镜图像来训练检测模型，然后使用输尿管镜图像进行测试。实验结果证明，用电切镜图像训练的模型可以成功应用于其他类型的泌尿外科内窥镜图像，其评价指标均在0.9左右。我们进一步评估了在电切镜视频和输尿管镜视频数据集上提出的检测模型，实验表明，所提出的输尿管开口检测模型可以在视频中实时识别和定位两个不同泌尿镜的输尿管开口。. 此外，在电切镜视频序列和输尿管镜视频序列中，我们不仅将所提出的检测和跟踪模型（Refined-SSD+CSRT）的性能与单一检测模型的性能进行了比较，而且还与其他检测模型进行了融合。比较了四种跟踪算法的效果，实验表明本文提出的输尿管开口检测与跟踪模型性能优越，平均检测速度达到20ms/帧。因此，检测跟踪模型可以准确、实时地识别和定位泌尿外科手术视频中的输尿管开口，

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