泌尿外科内窥镜和手术视频中输尿管开口的实时检测和定位
في تنظير وجراحة المسالك البولية ، يعتبر الكشف عن فتحة الحالب وتوطينها أمرًا مهمًا للغاية. ومع ذلك ، نظرًا لأن مظهر فتحة الحالب يختلف من فرد لآخر ، ومن وقت لآخر ، ومن عوامل مرضية مختلفة ، فمن الصعب في بعض الأحيان تحديد موقع فتحة الحالب وتحديد موقعها بدقة. لتحديد الأنواع المختلفة من فتحات الحالب تلقائيًا في مقاطع الفيديو الجراحية ، تقترح هذه الورقة نظام اكتشاف وتتبع فتح الحالب القائم على التعلم العميق. يتكون الإطار بشكل أساسي من ثلاثة مكونات: جزء المعالجة المسبقة ، ونموذج كشف فتح الحالب ، ونموذج التتبع. بالنسبة لجزء المعالجة المسبقة ، تطبق هذه الورقة استراتيجية عامة لزيادة البيانات واستراتيجية محددة لزيادة البيانات لزيادة تنوع عينات التدريب. يتم الحصول على نموذج الكشف عن فتح الحالب (Refined-SSD) من خلال تحسين النموذج الكلاسيكي للكشف عن الطلقة الواحدة متعدد الصناديق (SSD) في مجال الكشف عن الهدف. ثم تم دمج Refined-SSD مع خوارزمية التتبع CSRT لتشكيل نظام كشف وتتبع فتح الحالب. في هذا البحث ، نستخدم فقط صور منظار القطع مع معلومات خلفية أكثر تعقيدًا لتدريب نموذج الكشف ، ثم نستخدم صور منظار الحالب للاختبار. تثبت النتائج التجريبية أن النموذج المدرب على صور منظار القطع يمكن تطبيقه بنجاح على أنواع أخرى من صور مناظير المسالك البولية ، ومؤشرات التقييم الخاصة به كلها حوالي 0.9. نقوم أيضًا بتقييم نموذج الكشف المقترح على مجموعات بيانات فيديو منظار القطع ومناظير الحالب ، وأظهرت التجارب أن نموذج الكشف عن فتح الحالب المقترح يمكنه تحديد وتوطين فتحة الحالب في منظارين مختلفين في الوقت الفعلي في الفيديو. . بالإضافة إلى ذلك ، في متواليات فيديو منظار القطع وتسلسلات فيديو منظار الحالب ، لم نقم فقط بمقارنة أداء نموذج الاكتشاف والتتبع المقترح (Refined-SSD + CSRT) بنموذج الكشف الفردي ، ولكن تم دمجه أيضًا مع نماذج الكشف الأخرى. تمت مقارنة تأثيرات أربعة خوارزميات تتبع ، وأظهرت التجارب أن نموذج كشف وتتبع فتح الحالب المقترح في هذا البحث له أداء متفوق ويحقق متوسط سرعة اكتشاف يبلغ 20 مللي ثانية لكل إطار. لذلك ، يمكن لنموذج الكشف والتتبع تحديد فتحات الحالب بدقة وفي الوقت الفعلي وتحديد موقعها في مقاطع فيديو جراحة تنظير المسالك البولية ،
