腹式手术视频中血液区和点的协同检测

腹式手术中的动脉 bleeding 会快速遮蔽手术视野，阻碍手术进程并增加术后并发症风险。智能检测血液区域可量化血液损失以辅助决策，而定位血液点可帮助外科医生快速识别出血来源并及时实现止血，以提高手术成功率。为填补基准缺口，我们首先构建了一个真实世界的腹式手术血液检测数据集，命名为 SurgBlood，包含 5,330 帧来自 95 个手术视频片段，带有血液区域和点的注释。相应地，我们开发了一个名为 BlooDet 的双任务协同在线检测器，实现腹式手术中血液区域和点的同时检测。该基线基于 Segment Anything Model 2 引入双分支双向引导设计。mask 分支通过自适应边缘和点提示嵌入检测血液区域，而 point 分支利用 mask memory 来诱导出血液点 memory 建模，并通过帧间光流捕获点运动方向。通过双向协同引导，该框架探索了空间-时间相关性，同时利用记忆建模推断当前血液状态。大量实验表明，我们的方法在血液检测方面超过了 13 个对手方法。