基于深度强化学习的术中高光谱视频自动对焦系统
计算机视觉与模式识别
2023-10-06 v1 图像与视频处理
摘要
高光谱成像（HSI）比传统光学成像捕获更丰富的光谱细节，使其在需要精确组织区分时成为潜在有价值的术中工具。当前用于手持实时视频 HSI 的光学系统存在硬件限制，导致焦深有限，从而为该技术整合进手术室带来易用性问题。本工作将焦点可调液体透镜集成到视频 HSI 外视镜中，并提出了基于深度强化学习的新型视频自动对焦方法。我们进行了首创的机器人焦距时序扫描，以构建真实且可复现的测试数据集。我们将所提自动对焦算法与传统策略进行基准对比，发现新方法表现显著（）优于传统技术（平均绝对焦距误差 对比 ）。此外，我们开展了一项盲法易用性试验，由两名神经外科医生对比采用不同自动对焦策略的系统，发现新方法最受青睐，使我们的系统成为术中 HSI 的理想补充。
引用
@article{arxiv.2307.11638,
title = {Deep Reinforcement Learning Based System for Intraoperative Hyperspectral Video Autofocusing},
author = {Charlie Budd and Jianrong Qiu and Oscar MacCormac and Martin Huber and Christopher Mower and Mirek Janatka and Théo Trotouin and Jonathan Shapey and Mads S. Bergholt and Tom Vercauteren},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.11638},
year = {2023}
}
备注
To be presented at MICCAI 2023