Detecção e localização em tempo real de aberturas ureterais em vídeos urológicos e cirúrgicos
A detecção e localização da abertura ureteral é crucial na endoscopia e cirurgia urológica. No entanto, como a aparência do orifício ureteral varia de indivíduo para indivíduo, de tempos em tempos e de diferentes fatores patológicos, às vezes é difícil localizar e localizar com precisão o orifício ureteral. A fim de identificar automaticamente diferentes tipos de aberturas ureterais em vídeos cirúrgicos, este artigo propõe um sistema de detecção e rastreamento de abertura ureteral baseado em aprendizado profundo. A estrutura é composta principalmente por três componentes: parte de pré-processamento, modelo de detecção de abertura ureteral e modelo de rastreamento. Para a parte de pré-processamento, este artigo aplica estratégias convencionais de aumento de dados e estratégias específicas de aumento de dados para aumentar a diversidade de amostras de treinamento. O modelo de detecção de abertura ureteral (Refined-SSD) é obtido melhorando o modelo clássico Single Shot Multi Box Detector (SSD) no campo da detecção de objetos. Em seguida, o Refined-SSD foi fundido com o algoritmo de rastreamento CSRT para formar o sistema de detecção e rastreamento da abertura ureteral. Neste artigo, o modelo de detecção é treinado apenas usando imagens de ressectoscópio com informações de fundo mais complexas e, em seguida, testado usando imagens de ureteroscópio. Os resultados experimentais mostram que o modelo treinado com imagens de ressectoscópio pode ser aplicado com sucesso a outros tipos de imagens de endoscopia urológica, e os indicadores de avaliação estão todos em torno de 0,9. Avaliamos ainda o modelo de detecção proposto neste artigo nos conjuntos de dados de vídeo de ressectoscópio e vídeo de ureteroscopia, e os experimentos mostram que o modelo de detecção de abertura ureteral proposto pode identificar e localizar as aberturas ureterais em dois uroscópios diferentes em tempo real no vídeo. Além disso, em sequências de vídeo de ressectoscopia e sequências de vídeo de ureteroscopia, não apenas comparamos o efeito do modelo de detecção e rastreamento (Refined-SSD+CSRT) proposto neste artigo com o efeito de um único modelo de detecção, mas também fundido com o de detecção model of other Os efeitos dos quatro algoritmos de rastreamento são comparados, e os experimentos mostram que o modelo de detecção e rastreamento da abertura ureteral proposto neste trabalho tem melhor desempenho e atinge uma velocidade média de detecção de 20ms por quadro. Portanto, o modelo de detecção e rastreamento pode identificar e localizar a abertura ureteral com precisão e em tempo real em vídeos de cirurgia de uroscópio,
