Detecção e localização em tempo real de aberturas ureterais em endoscopia urológica e vídeos cirúrgicos
Na endoscopia urológica e na cirurgia, a detecção e localização da abertura ureteral é muito importante. No entanto, como a aparência da abertura ureteral varia de indivíduo para indivíduo, de tempos em tempos e de diferentes fatores patológicos, às vezes é difícil localizar e localizar com precisão a abertura ureteral. Para 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: a parte de pré-processamento, o modelo de detecção de abertura do ureter e o modelo de rastreamento. Para a parte de pré-processamento, este artigo aplica estratégia geral de aumento de dados e estratégia específica de aumento de dados para aumentar a diversidade de amostras de treinamento. O modelo de detecção de abertura do ureter (Refined-SSD) é obtido melhorando o modelo clássico Single Shot Multi Box Detector (SSD) no campo de detecção de alvos. Em seguida, o Refined-SSD foi fundido com o algoritmo de rastreamento CSRT para formar o sistema de detecção e rastreamento de abertura ureteral. Neste artigo, usamos apenas imagens de ressectoscópio com informações de fundo mais complexas para treinar o modelo de detecção e, em seguida, usamos imagens de ureteroscópio para teste. Os resultados experimentais comprovam que o modelo treinado com imagens de ressectoscópio pode ser aplicado com sucesso a outros tipos de imagens de endoscópios urológicos, e seus índices de avaliação estão todos em torno de 0,9. Avaliamos ainda mais o modelo de detecção proposto nos conjuntos de dados de vídeo do ressectoscópio e do vídeo do ureteroscópio, e os experimentos mostram que o modelo de detecção de abertura ureteral proposto pode identificar e localizar a abertura ureteral em dois uroscópios diferentes em tempo real no vídeo. . Além disso, em sequências de vídeo de ressectoscópio e sequências de vídeo de ureteroscópio, não apenas comparamos o desempenho do modelo de detecção e rastreamento proposto (Refined-SSD+CSRT) com o de um único modelo de detecção, mas também fundido com outros modelos de detecção. Os efeitos de quatro algoritmos de rastreamento são comparados e os experimentos mostram que o modelo de detecção e rastreamento da abertura do ureter proposto neste artigo tem desempenho superior e atinge uma velocidade média de detecção de 20 ms por quadro. Portanto, o modelo de detecção e rastreamento pode identificar e localizar com precisão e em tempo real aberturas ureterais em vídeos de cirurgia de uroscopia,
