增强的深度学习框架用于实时仪器检测和跟踪在腹腔镜外科手术使用先进的增强和跟踪技术
Priyanka Anup Ujjainkar1, Shital A Raut2
1Computer Science and Engineering, Visvesvaraya National Institute of Technology, Nagpur, Maharashtra, 440010, India. dt23cse007@students.vnit.ac.in.
Surgical endoscopy
|June 30, 2025
概括
这项研究引入了一种先进的深度学习系统,用于微创手术 (MIS) 中实时手术仪器跟踪. 人工智能框架显著提高了精度和效率,提高了手术期间的患者安全.
科学领域:
- 医疗技术 医疗技术 医学技术
- 计算机视觉 计算机视觉
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 精确的手术仪器跟踪对于患者的安全和腹腔镜手术的效率至关重要.
- 先进的追踪系统可以提高对象检测,在复杂的手术过程中保持仪器的身份.
研究的目的:
- 通过使用深度学习 (DL) 框架,增强微创手术 (MIS) 中手术仪器的实时检测和跟踪.
- 通过提高精度和效率来改善外科手术工作流程,最大限度地减少错误,并提高患者安全.
主要方法:
- 集成YOLOv9n (2024) 与ByteTrack和BoT-SORT进行实时仪器检测和跟踪.
- 与其他模型 (YOLOv8n,YOLOv5n,YOLOv11n,更快的R-CNN) 相比,评估了YOLOv9n,以获得最佳的速度和准确性.
- 使用了m2cai16-tool-locations数据集,并进行了先进的预处理和数据增强.
主要成果:
- 与ByteTrack和BoT-SORT一起的YOLOv9n系统实现了98.4%的mAP50和0.3ms的推断速度.
- 在快速移动和部分遮下表现出强大的跟踪性能.
- 显著提高了MIS程序的精度和运营效率.
结论:
- 自动化DL解决方案减少了手术团队的认知负担,并提高了患者的安全性.
- 与物联网和智能手术室的潜在整合意味着人工智能驱动的手术在AI驱动的手术中发挥了变革性的作用.
- 在腹腔镜手术和外科创新中为人工智能制定了新的标准.
关键词:
这就是BoT-SORT.字节跟踪 字节跟踪 字节跟踪 字节跟踪深度学习是一种深度学习.仪器检测仪器检测仪器检测仪器检测仪器检测仪器检测仪器检测仪器检测仪器检测仪器检测仪器检测仪器检测仪器检测仪器检测仪器检测仪器检测仪器检测仪器laparoscopic 手术 拉巴洛斯科普手术是用眼镜进行的手术.追踪 追踪 追踪 追踪这是一个YOLO YOLO.更多相关视频
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