一个高速的超光谱成像系统和用于腹部外科应用的大规模超光谱数据集

科学领域:

• 医学成像医学成像
• 生物光子学 生物光子学
• 计算机视觉 计算机视觉 计算机视觉

背景情况:

• 目前的医学成像模式在为先进的计算机视觉模型生成大数据集方面存在局限性.
• 超光谱成像 (HSI) 为组织分类和癌症检测提供了一种非侵入性,无标签的方法.
• 利用现代计算机视觉利用HSI数据,需要精心策划,大规模的数据集.

研究的目的:

• 设计和实施一个高通量高光谱成像系统用于ex vivo组织分析.
• 解决医疗应用中训练计算机视觉模型的数据缺口.
• 创建一个全面的HSI数据集,以推进外科应用.

主要方法:

• 开发了一种新的HSI系统,采用三台高光谱摄像头的光学配置.
• 使用定制的内部应用程序,以高效地进行ex vivo组织成像.
• 采集了覆盖460-960nm的超频谱数据,平均30张图像在55频段的超立方体中在6秒以下.

主要成果:

• 成功地从四种动物模型 (猪,小鼠,胆,牛) 的组织中获得了1835张高光谱图像.
• 该系统展示了快速的ex vivo组织成像的高通量能力.
• 创建了一个相当大的数据集,适合用于训练计算机视觉模型.

结论:

• 开发的高速HSI系统有效地解决了医疗成像中大型数据集的需求.
• 该HSI系统和数据集在微创手术,包括机器人辅助手术中具有潜在的应用.
• 这项工作促进了HSI数据与先进的计算机视觉架构的集成,以改善诊断和手术工具.