Under de senaste åren har enorma framsteg gjorts i kirurgisk praxis, t.ex. med minimal invasiv kirurgi (MIS). För att övervinna utmaningar som härrör från deporterad hand-till-hand-manipulering har robot- och datorstödda system utvecklats. Att ha realtid kunskap om pose av kirurgiska verktyg med avseende på den kirurgiska kameran och underliggande anatomi är en viktig ingrediens för sådana system. I detta dokument presenterar vi en genomgång av litteraturen som handlar om visionsbaserad och markörlös upptäckt av kirurgiska verktyg. Detta dokument innehåller tre primära bidrag: 1) identifiering och analys av datauppsättningar som används för att utveckla och testa detektionsalgoritmer, 2) ingående jämförelse av metoder för detektion av kirurgiska verktyg från funktionsextraktionsprocessen till modellens inlärningsstrategi och belysa befintliga brister, och 3) analys av valideringsmetoder som används för att få resultat av detektionsprestanda och fastställa jämförelse mellan kirurgiska verktygsdetektorer. De dokument som ingår i granskningen valdes ut genom PubMed och Google Scholar sökningar med nyckelorden: "kirurgisk verktygsdetektering", "kirurgisk verktygsspårning", "kirurgisk instrumentdetektion" och "kirurgisk instrumentspårning" som begränsar resultaten till årsintervallet 20 0 0 2015. Vår studie visar att trots betydande framsteg under åren, bristen på etablerade kirurgiska verktyg data-set, och referensformat för prestanda bedömning och metod ranking förhindrar snabbare förbättring.
Mycket av arbetet med visuell kirurgisk detektering av verktyg från 2000 till 2015 har granskats i REF.
Vision‐based and marker‐less surgical tool detection and tracking: a review of the literature
{'venue': None, 'journal': 'Medical Image Analysis', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}