Phát hiện dụng cụ phẫu thuật bao gồm việc xác định vị trí và loại dụng cụ phẫu thuật trong một bức ảnh hoặc một video. Đây là một bài toán quan trọng trong việc ứng dụng thị giác máy tính nhằm nâng cao hiệu quả của phẫu thuật nội soi. Bài báo này trình bày một thuật toán phát hiện dụng cụ phẫu thuật ở thời gian thực dựa trên mạng nơ-rôn tích chập (CNNs). Tập dữ liệu được sử dụng trong nghiên cứu này được tạo ra từ những video phẫu thuật cắt túi mật. Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng thuật toán có thể hoạt động ở thời gian thực với tốc độ khung hình là 25,4 (fps) và độ chính xác trung bình của phát hiện dụng cụ (mAP) là 71,54%.
The sugical tool detection is identifies the surgical tool category and locates the position using a bounding box for every known tool within an image or video. This is a significant issue in the use of computer vision to increase laparoscopic surgery efficacy. This paper presents a real-time surgical tool detection algorithm based on convolutional neural networks (CNNs). The dataset for this research was derived f-rom cholecystectomy surgical videos. The experimental results show that the algorithm can operate in real-time at a frame rate of 25.4 (fps), with a mean average precision (mAP) of 71.54% over our dataset.
- Đăng nhập để gửi ý kiến