泌尿器内視鏡検査および手術ビデオにおける尿管開口部のリアルタイム検出および位置特定
泌尿器科の内視鏡検査および手術では、尿管開口部の検出と位置特定が非常に重要です。しかし、尿管開口部の外観は、個人によって、時折、さまざまな病理学的要因によって異なるため、尿管開口部を正確に特定して特定することは困難な場合があります。手術ビデオでさまざまなタイプの尿管開口部を自動的に識別するために、このペーパーでは、ディープラーニングに基づく尿管開口部の検出および追跡システムを提案します。フレームワークは主に、前処理部分、尿管開口部検出モデル、追跡モデルの 3 つのコンポーネントで構成されます。前処理部分については、このホワイト ペーパーでは、一般的なデータ拡張戦略と特定のデータ拡張戦略を適用して、トレーニング サンプルの多様性を高めます。尿管開口部検出モデル (Refined-SSD) は、ターゲット検出の分野でクラシック モデルのシングル ショット マルチ ボックス検出器 (SSD) を改良することによって得られます。次に、Refined-SSD を追跡アルゴリズム CSRT と融合して、尿管開口部の検出および追跡システムを形成しました。このホワイト ペーパーでは、より複雑な背景情報を持つ切除鏡画像のみを使用して検出モデルをトレーニングし、尿管鏡画像をテストに使用します。実験結果は、切除鏡画像でトレーニングされたモデルが他のタイプの泌尿器内視鏡画像にうまく適用できることを証明しており、その評価指数はすべて約 0.9 です。さらに、切除鏡ビデオと尿管鏡ビデオ データセットで提案された検出モデルを評価します。そして実験は、提案された尿管開口部検出モデルが、ビデオ内でリアルタイムで 2 つの異なる尿管鏡の尿管開口部を識別して位置を特定できることを示しています。. さらに、切除鏡のビデオ シーケンスと尿管鏡のビデオ シーケンスでは、提案された検出および追跡モデル (Refined-SSD+CSRT) のパフォーマンスを単一の検出モデルのパフォーマンスと比較するだけでなく、他の検出モデルと融合しました。4 つの追跡アルゴリズムの効果が比較され、実験は、この論文で提案された尿管開口部の検出と追跡モデルが優れたパフォーマンスを持ち、フレームあたり 20ms の平均検出速度を達成することを示しています。したがって、検出および追跡モデルは、尿路鏡検査手術のビデオで尿管の開口部を正確かつリアルタイムで識別して見つけることができます。
