用于直视镜术术图像超分辨率和手术器械分割的 SEGSRNet
图像与视频处理
2024-04-29 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
SEGSRNet 旨在解决低分辨率直视镜术术图像中精准识别手术器械的难题，这是医学成像和机器人手术中的常见问题。我们的方法通过在分割前应用最先进的超分辨率技术来增强图像清晰度和分割精度，从而确保更高质量的输入，以实现更精确的分割。SEGSRNet 将先进的特征提取和注意力机制与空间处理相结合，以锐化图像细节，这对于医学图像中准确工具识别至关重要。我们提出的模型在当前模型中表现优异，包括 Dice、IoU、PSNR 和 SSIM 指标，SEGSRNet 能够产生更清晰、更准确的直视镜术术手术图像。SEGSRNet 提供的图像分辨率和精确分割，显著增强了手术精度和患者护理结果。
引用
@article{arxiv.2404.13330,
title = {SEGSRNet for Stereo-Endoscopic Image Super-Resolution and Surgical Instrument Segmentation},
author = {Mansoor Hayat and Supavadee Aramvith and Titipat Achakulvisut},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.13330},
year = {2024}
}
备注
Paper accepted for Presentation in 46th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBS), Orlando, Florida, USA (Camera Ready Version)