腹腔镜手术自动化是智能外科的重要组成部分,其前提是腔镜视野下手术器械与脏器实时精准分割。受术中血液污染、烟雾干扰等复杂因素影响,器械与脏器实时精准分割面临巨大挑战,现有图像分割方法均表现不佳。因此提出一种基于注意力感知...腹腔镜手术自动化是智能外科的重要组成部分,其前提是腔镜视野下手术器械与脏器实时精准分割。受术中血液污染、烟雾干扰等复杂因素影响,器械与脏器实时精准分割面临巨大挑战,现有图像分割方法均表现不佳。因此提出一种基于注意力感知与空间通道的快速分割网络(ASC-Net),以实现腹腔镜图像中器械和脏器快速精准分割。在UNet架构下,设计了注意力感知与空间通道模块,通过跳跃连接将二者嵌入编码与解码模块间,使网络重点关注图像中相似目标间深层语义信息差异,同时多维度学习各目标的多尺度特征。此外,采用预训练微调策略,减小网络计算量。实验结果表明:在EndoVis2018数据集上的平均骰子系数(mDice)、平均重叠度(mIoU)、平均推理时间(mIT)分别为90.64%,86.40%和16.73 ms (60帧/秒),相比于现有最先进方法,mDice与mIoU提升了26%与39%,且mIT降低了56%;在AutoLaparo数据集上的mDice,mIoU和mIT分别为93.72%,89.43%和16.41ms(61帧/秒),同样优于对比方法。该方法在保证分割速度的同时有效提升了分割精度,实现了腹腔镜图像中手术器械和脏器的快速精准分割,将助力腹腔镜手术自动化快速发展。展开更多
1936年,年轻的儿科医生马里诺·奥托拉尼(Marino Ortolani)在意大利共和国费拉拉医学院学刊杂志上发表了他的第1篇论文,题为“A very little known sign and its importance in the early diagnosis of congenital hip predislocati...1936年,年轻的儿科医生马里诺·奥托拉尼(Marino Ortolani)在意大利共和国费拉拉医学院学刊杂志上发表了他的第1篇论文,题为“A very little known sign and its importance in the early diagnosis of congenital hip predislocation(一个鲜为人知的现象及其在先天性髋关节发育不良早期诊断中的重要性)”[1]。展开更多
文摘腹腔镜手术自动化是智能外科的重要组成部分,其前提是腔镜视野下手术器械与脏器实时精准分割。受术中血液污染、烟雾干扰等复杂因素影响,器械与脏器实时精准分割面临巨大挑战,现有图像分割方法均表现不佳。因此提出一种基于注意力感知与空间通道的快速分割网络(ASC-Net),以实现腹腔镜图像中器械和脏器快速精准分割。在UNet架构下,设计了注意力感知与空间通道模块,通过跳跃连接将二者嵌入编码与解码模块间,使网络重点关注图像中相似目标间深层语义信息差异,同时多维度学习各目标的多尺度特征。此外,采用预训练微调策略,减小网络计算量。实验结果表明:在EndoVis2018数据集上的平均骰子系数(mDice)、平均重叠度(mIoU)、平均推理时间(mIT)分别为90.64%,86.40%和16.73 ms (60帧/秒),相比于现有最先进方法,mDice与mIoU提升了26%与39%,且mIT降低了56%;在AutoLaparo数据集上的mDice,mIoU和mIT分别为93.72%,89.43%和16.41ms(61帧/秒),同样优于对比方法。该方法在保证分割速度的同时有效提升了分割精度,实现了腹腔镜图像中手术器械和脏器的快速精准分割,将助力腹腔镜手术自动化快速发展。
文摘1936年,年轻的儿科医生马里诺·奥托拉尼(Marino Ortolani)在意大利共和国费拉拉医学院学刊杂志上发表了他的第1篇论文,题为“A very little known sign and its importance in the early diagnosis of congenital hip predislocation(一个鲜为人知的现象及其在先天性髋关节发育不良早期诊断中的重要性)”[1]。
