Surgical Instrument Segmentation using Estimated Depth from Monocular Laparoscopic Image

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使用单目腹腔镜图像的估计深度进行手术器械分割

DOI：
10.11409/mit.40.241
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发表时间：
2022
期刊：
Medical Imaging Technology
影响因子：
--
通讯作者：
鈴木 拓矢，道満 恵介，目加田 慶人，三澤 一成，森 健策
鈴木 拓矢，道満 恵介，目加田 慶人，三澤 一成，森 健策
中科院分区：
--
文献类型：
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作者：
Hara Eigo;Doman Keisuke;Mekada Yoshito;Nishida Naoshi;Kudo Masatoshi;鈴木 拓矢，道満 恵介，目加田 慶人，三澤 一成，森 健策

文献摘要

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腹腔鏡下手術の手術支援システムでは, 手術の安全性向上のために, 腹腔鏡映像に映る術具領域の正確な抽出が必要である. 近年では FCN (Fully Convolutional Network) を用いた術具領域抽出手法が効果を上げている. 色情報に加えて奥行き情報を FCN が学習することで, 腹腔鏡映像に映る術具領域の抽出精度が向上すると報告されている. 本研究では, pix2pix により単眼腹腔鏡映像から奥行きを推定し, 推定した奥行き情報と色情報を U-Net により学習することで, 術具領域抽出の精度向上を目指す. 実験では, MICCAI 2017 のロボット器具データセットを使用した. 1,800 枚の画像に対して 4 分割交差検証を行った結果, 平均 IoU が 88%, 平均 Dice 係数が 93% となった. 推定した奥行き情報を学習に追加することで, 過抽出が低減し, 平均抽出精度が向上した.