基于深度学习实例分割的腹腔镜手术器械识别
计算机视觉与模式识别
2025-09-01 v1 多媒体
摘要
手术录像已成为医学内镜领域越来越重要的信息来源，因为录制的影像展示了手术的每一细节。然而，尽管视频录制现在相对简单，自动内容索引——医学视频档案中基于内容的搜索基础——仍然是一个巨大的挑战 due to 视频内容的特殊性。本文我们考察了在腹腔镜妇科手术中对手术器械进行分割和识别。更准确地说，我们评估了使用基于区域的全卷积网络对实例进行 (1) 器械分割以及 (2) 器械识别的性能。虽然前者仅涉及实例的二值分割（即区分器械或背景），但我们也研究了多类器械识别（即识别器械类型）。我们的评估结果表明，即使在训练样本数量适中的情况下，我们也能以相当高的准确率对器械区域进行定位和分割。然而，结果也表明，确定具体器械仍然非常具有挑战性 due to 手术器械本质上的高度相似性。
引用
@article{arxiv.2508.21399,
title = {Identifying Surgical Instruments in Laparoscopy Using Deep Learning Instance Segmentation},
author = {Sabrina Kletz and Klaus Schoeffmann and Jenny Benois-Pineau and Heinrich Husslein},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.21399},
year = {2025}
}