内窥镜手术图像恢复基准及展望

在内窥镜手术中,清晰且高质量的视野对于外科医生做出准确的术中决策至关重要。然而,持续的视觉退化,包括能量设备产生的烟雾、热梯度引起的镜头起雾以及手术过程中血液或组织液飞溅导致的镜头污染,严重损害了视觉清晰度。这些退化会严重阻碍手术工作流程并给患者安全带来风险。为了系统地研究和解决各种形式的手术场景退化,我们引入了一个涵盖内窥镜环境的真实世界开源手术图像恢复数据集,称为 SurgClean,其中包含来自两个医疗站点的多类型图像恢复任务,即去烟、去雾和去污。SurgClean 包含 3,113 张具有不同退化类型及相应配对参考标签的图像。基于 SurgClean,我们建立了一个标准化评估基准,并提供了 22 种具有代表性的通用及特定任务图像恢复方法的性能,包括 12 种通用图像恢复方法和 10 种特定任务图像恢复方法。实验结果揭示了与临床要求相比存在的巨大性能差距,突显了智能手术恢复算法进步的关键机遇。此外,我们从结构感知和语义理解的角度探讨了手术场景与自然场景之间的退化差异,为特定领域的图像恢复研究提供了基础见解。我们的工作旨在赋能恢复算法并提高临床程序的效率。