論文の概要: Desmoking laparoscopy surgery images using an image-to-image translation guided by an embedded dark channel

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.08947v1
• Date: Sun, 19 Apr 2020 19:51:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 00:31:23.278021
• Title: Desmoking laparoscopy surgery images using an image-to-image translation guided by an embedded dark channel
• Title（参考訳）: 埋め込み暗チャンネルを用いた画像から画像への変換による腹腔鏡下手術画像の検討
• Authors: Sebasti\'an Salazar-Colores, Hugo Alberto-Moreno, C\'esar Javier Ortiz-Echeverri, Gerardo Flores
• Abstract要約: 腹腔鏡下手術では、$CO$注入による煙と解離ツールにより、画像の視認性が著しく低下する可能性がある。 本稿では,煙効果を除去するための新しい計算手法を提案する。 提案手法は,暗黒チャネルを組込みガイドマスクとして用いる画像から画像への条件付き生成対向ネットワークに基づいている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1706553206969916
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In laparoscopic surgery, the visibility in the image can be severely degraded by the smoke caused by the $CO_2$ injection, and dissection tools, thus reducing the visibility of organs and tissues. This lack of visibility increases the surgery time and even the probability of mistakes conducted by the surgeon, then producing negative consequences on the patient's health. In this paper, a novel computational approach to remove the smoke effects is introduced. The proposed method is based on an image-to-image conditional generative adversarial network in which a dark channel is used as an embedded guide mask. Obtained experimental results are evaluated and compared quantitatively with other desmoking and dehazing state-of-art methods using the metrics of the Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) and Structural Similarity (SSIM) index. Based on these metrics, it is found that the proposed method has improved performance compared to the state-of-the-art. Moreover, the processing time required by our method is 92 frames per second, and thus, it can be applied in a real-time medical system trough an embedded device.
• Abstract（参考訳）: 腹腔鏡下手術では、$co_2$注入による煙と解離器具によって画像の視認性が著しく低下し、臓器や組織の視認性が低下する。 この視認性の欠如は、手術の時間と外科医によるミスの確率を増加させ、患者の健康に悪影響を及ぼす。 本稿では,煙効果を除去するための新しい計算手法を提案する。 提案手法は,暗黒チャネルを組込みガイドマスクとして用いる画像から画像への条件付き生成対向ネットワークに基づいている。 PNR(Peak Signal-to-Noise Ratio)とSSIM(Structuor similarity)の指標を用いて,実験結果の評価と,他の脱煙・脱湿手法との比較を行った。 これらの指標から,提案手法は最先端の手法と比較して性能が向上したことがわかった。 さらに,本手法で要求される処理時間は92フレーム/秒であり,組込みデバイスをリアルタイムにトラフする医療システムに適用することができる。

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