Abstrakt. Automatisk visuell upptäckt av instrument vid minimalt invasiv kirurgi (MIS) kan avsevärt öka procedurupplevelsen för operationsläkare. I detta papper presenterar vi en ny teknik för att upptäcka kirurgiska instrument genom att konstruera en robust och tillförlitlig instrument-del detektor. Även om sådana detektorer vanligtvis är långsamma att använda, introducerar vi ett nytt tidigt stoppsystem för flerklassiga ensembler som fungerar som en kaskad och avsevärt minskar beräkningskraven vid testtidpunkten, vilket i slutändan gör det möjligt för den att köra på framerat. Vi utvärderar effektiviteten i vår strategi för instrumentdetektering i retinal mikrokirurgi och laparoskopiska bildsekvenser och visar betydande förbättringar i både noggrannhet och hastighet.
I REF föreslås en delbaserad klassificering av ensembler för att upptäcka olika delar av instrument och använder RANSAC för att uppskatta instrumentets ställning vid minimalt invasiv kirurgi.
Fast Part-Based Classification for Instrument Detection in Minimally Invasive Surgery
{'venue': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'journal': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}