I detta dokument presenteras vår pågående forskning för att få den senaste tekniken inom visions- och robotteknik för att förbättra den framväxande minimalt invasiva kirurgin, särskilt laparoskopiska kirurgiska ingrepp (figur 1). Ett f r amework som använder intelligent visuell modellering, igenkänning och servoning kapacitet för att hjälpa kirurgen att manövrera omfattningen (kamera) i laparoskopi föreslås. Det föreslagna ramverket integrerar uppifrån-och-ned-modell vägledning, nedifrån-och-upp bildanalys, och kirurg-in-the-loop övervakning för ökad patientsäkerhet. För top-down direktiv, hög nivå modeller används för att representera buken anatomi och koda koreograferade räckvidd rörelsesekvenser baserat på kirurgens kunskap. För bottom-up-analysen är visionalgoritmer utformade för bildanalys, modellering och matchning i en exibel, deformerbar miljö (bukhålan). För att förena uppifrån-och-ned-aktiviteterna och nedifrån-och-upp-aktiviteterna genomförs robotservoingmekanismer för att utföra koreograferade räckviddsrörelser med aktiv visionsvägledning. Den föreslagna koreograferade omfattning manövrering koncept underlättar kirurgens kontroll av hans / hennes visuella återkoppling på ett handtag sätt, minskar risken för patienten från olämplig omfattning rörelser av en assistent, och gör operationen att p erformas snabbare och med större lätthet. I detta dokument beskriver vi det nya ramverket och presenterar några preliminära resultat på laparoskopisk bildanalys för segmentering och instrumentlokalisering samt på instrumentspårning.
Wang och Ueker REF beskriver ett ramverk som använder intelligent visuell modellering, igenkänning och servoing metoder för att hjälpa kirurgen att manipulera ett laparoskop.
A New Framework for Vision Enabled and Robotically-Assisted Minimally Invasive Surgery
{'venue': 'Computerized Medical Imaging and Graphics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Medicine']}