Détection et localisation en temps réel des ouvertures urétérales en endoscopie urologique et vidéos chirurgicales
En endoscopie et chirurgie urologiques, la détection et la localisation de l'ouverture urétérale sont très importantes. Cependant, étant donné que l'apparence de l'ouverture urétérale varie d'un individu à l'autre, de temps en temps et de différents facteurs pathologiques, il est parfois difficile de localiser et de localiser avec précision l'ouverture urétérale. Pour identifier automatiquement différents types d'ouvertures urétérales dans les vidéos chirurgicales, cet article propose un système de détection et de suivi des ouvertures urétérales basé sur l'apprentissage profond. Le cadre est principalement composé de trois composants : la partie de prétraitement, le modèle de détection d'ouverture de l'uretère et le modèle de suivi. Pour la partie prétraitement, cet article applique une stratégie générale d'augmentation des données et une stratégie spécifique d'augmentation des données pour augmenter la diversité des échantillons d'apprentissage. Le modèle de détection d'ouverture de l'uretère (Refined-SSD) est obtenu en améliorant le modèle classique Single Shot Multi Box Detector (SSD) dans le domaine de la détection de cible. Ensuite, Refined-SSD a été fusionné avec l'algorithme de suivi CSRT pour former le système de détection et de suivi de l'ouverture urétérale. Dans cet article, nous n'utilisons que des images de résectoscope avec des informations de fond plus complexes pour former le modèle de détection, puis utilisons des images d'urétéroscope pour les tests. Les résultats expérimentaux prouvent que le modèle entraîné avec des images de résectoscope peut être appliqué avec succès à d'autres types d'images d'endoscope urologique, et ses indices d'évaluation sont tous autour de 0,9. Nous évaluons en outre le modèle de détection proposé sur les ensembles de données vidéo résectoscope et vidéo urétéroscope, et les expériences montrent que le modèle de détection d'ouverture urétérale proposé peut identifier et localiser l'ouverture urétérale dans deux uroscopes différents en temps réel dans la vidéo. . De plus, dans les séquences vidéo de résectoscope et les séquences vidéo d'urétéroscope, nous avons non seulement comparé les performances du modèle de détection et de suivi proposé (Refined-SSD+CSRT) avec celles d'un modèle de détection unique, mais également fusionné avec d'autres modèles de détection. Les effets de quatre algorithmes de suivi sont comparés et les expériences montrent que le modèle de détection et de suivi de l'ouverture de l'uretère proposé dans cet article a des performances supérieures et atteint une vitesse de détection moyenne de 20 ms par image. Par conséquent, le modèle de détection et de suivi peut identifier et localiser avec précision et en temps réel les ouvertures urétérales dans les vidéos de chirurgie uroscopie,
