机器人辅助手术中的微创外科器械分割
计算机视觉与模式识别
2025-09-16 v1 人工智能
摘要
准确分割薄型结构对于微创手术场景理解至关重要，但由于分辨率下降、低对比度和类别不平衡，仍然具有挑战性。我们提出了用于机器人辅助手术的微创外科器械分割框架(MISRA)，该框架通过增加亮度通道来增强RGB输入，集成注意力跳过连接以保留细长特征，并采用迭代反馈模块(IFM)在多个传递之间恢复连续性。此外，我们引入了一个专门的微创外科数据集，包含对手术器械的精细注释，包括薄型器械，为鲁棒评估提供了基准数据集。实验表明，MISRA 实现了与竞争方法相比的竞争性能，通过5.37%提高平均类别 IoU，同时在器械接触和重叠处提供更稳定的预测。这些结果将MISRA定位为可靠场景解析在计算机辅助和机器人微创手术中的一步有前景的进展。
引用
@article{arxiv.2509.11727,
title = {Microsurgical Instrument Segmentation for Robot-Assisted Surgery},
author = {Tae Kyeong Jeong and Garam Kim and Juyoun Park},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.11727},
year = {2025}
}
备注
8 pages, 7 figures