Arxiv hàng ngày

Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới.
Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận.
Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.

EndoControlMag: Hệ thống phóng đại chuyển động mạch máu nội soi mạnh mẽ với chức năng thiết lập lại tham chiếu định kỳ và kiểm soát mặt nạ kép nhận biết mô phân cấp

Created by
  • Haebom

Tác giả

An Vương, Rulin Chu, Mengya Xu, Yiru Ye, Longfei Gou, Yiting Chang, Hao Chen, Chwee Ming Lim, Jiankun Wang, Hongliang Ren

Phác thảo

EndoControlMag là một khung công tác dựa trên Lagrange không cần đào tạo để trực quan hóa các chuyển động mạch máu tinh tế trong phẫu thuật nội soi. Nó sử dụng kỹ thuật tham chiếu lại định kỳ (PRR) và khung công tác tăng cường nhận biết mô phân cấp (HTM) để ngăn ngừa tích tụ lỗi và duy trì tính nhất quán theo thời gian trong môi trường phẫu thuật phức tạp và năng động. HTM theo dõi trung tâm mạch máu bằng mô hình theo dõi thị giác được đào tạo trước và điều chỉnh hiệu ứng tăng cường trên các mô xung quanh bằng hai chiến lược làm mềm thích ứng: dựa trên chuyển động và dựa trên khoảng cách. Kết quả đánh giá sử dụng bộ dữ liệu EndoVMM24 cho thấy phương pháp này vượt trội hơn các phương pháp hiện có về độ chính xác và chất lượng hình ảnh, đồng thời hoạt động mạnh mẽ trong nhiều điều kiện phẫu thuật khó khăn. Mã, bộ dữ liệu và kết quả video có thể được tìm thấy tại https://szupc.github.io/EndoControlMag/ .

Takeaways, Limitations

•
Takeaways:
◦
Cải thiện độ chính xác và chất lượng hình ảnh chuyển động của mạch máu nhỏ trong phẫu thuật nội soi.
◦
Trình bày một khuôn khổ hiệu quả mà không cần đào tạo.
◦
Hiệu suất mạnh mẽ trong nhiều môi trường phẫu thuật khác nhau (tắc nghẽn, can thiệp dụng cụ, thay đổi trường nhìn, biến dạng mạch máu).
◦
Ngăn ngừa sự tích tụ lỗi và duy trì tính nhất quán về mặt thời gian thông qua các kỹ thuật PRR và HTM.
◦
Cung cấp khả năng tái tạo và tiềm năng nghiên cứu sâu hơn thông qua mã mở, tập dữ liệu và kết quả.
•
Limitations:
◦
Bộ dữ liệu EndoVMM24 có phạm vi hạn chế. Cần xác thực bổ sung cho các loại hình phẫu thuật và môi trường khác nhau.
◦
Cần làm rõ tiêu chí lựa chọn tự động cho các chiến lược làm mềm dựa trên chuyển động và làm mềm dựa trên khoảng cách.
◦
Cần có tốc độ xử lý thời gian thực và đánh giá hiệu suất trong môi trường phẫu thuật thực tế.
👍
Made with Slashpage