論文の概要: Real-time Surgical Environment Enhancement for Robot-Assisted Minimally Invasive Surgery Based on Super-Resolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.04003v1
• Date: Sun, 8 Nov 2020 15:40:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-28 08:44:51.465825
• Title: Real-time Surgical Environment Enhancement for Robot-Assisted Minimally Invasive Surgery Based on Super-Resolution
• Title（参考訳）: 超解像に基づくロボット支援低侵襲手術のリアルタイム手術環境向上
• Authors: Ruoxi Wang, Dandan Zhang, Qingbiao Li, Xiao-Yun Zhou, Benny Lo
• Abstract要約: 本稿では,GAN(Generative Adversarial Network)に基づくビデオ超解像法を提案し,自動ズーム比調整のためのフレームワークを構築する。 外科手術中の関心領域(ROI)の高品質な可視化のために、自動リアルタイムズームを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.696539908774454
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In Robot-Assisted Minimally Invasive Surgery (RAMIS), a camera assistant is normally required to control the position and zooming ratio of the laparoscope, following the surgeon's instructions. However, moving the laparoscope frequently may lead to unstable and suboptimal views, while the adjustment of zooming ratio may interrupt the workflow of the surgical operation. To this end, we propose a multi-scale Generative Adversarial Network (GAN)-based video super-resolution method to construct a framework for automatic zooming ratio adjustment. It can provide automatic real-time zooming for high-quality visualization of the Region Of Interest (ROI) during the surgical operation. In the pipeline of the framework, the Kernel Correlation Filter (KCF) tracker is used for tracking the tips of the surgical tools, while the Semi-Global Block Matching (SGBM) based depth estimation and Recurrent Neural Network (RNN)-based context-awareness are developed to determine the upscaling ratio for zooming. The framework is validated with the JIGSAW dataset and Hamlyn Centre Laparoscopic/Endoscopic Video Datasets, with results demonstrating its practicability.
• Abstract（参考訳）: Robot-Assisted Minimally Invasive Surgery (RAMIS)では、通常、外科医の指示に従って腹腔鏡の位置とズーム比を制御するためにカメラアシスタントが必要とされる。 しかし,腹腔鏡を頻繁に移動させると,不安定で至適な視認が得られ,ズーム率の調整が手術のワークフローを阻害する可能性がある。 そこで本研究では,GAN(Generative Adversarial Network)に基づくマルチスケールビデオ超解像法を提案し,自動ズーム比調整のためのフレームワークを構築した。 外科手術中の関心領域(ROI)の高品質な可視化のために、自動リアルタイムズームを提供する。 このフレームワークのパイプラインでは、カーネル相関フィルタ(kcf)トラッカが手術用具の先端を追跡し、半グローバルブロックマッチング(sgbm)ベースの深さ推定とrnn(recurrent neural network)ベースのコンテキストアウェアネスを開発し、ズームのスケールアップ率を決定する。 このフレームワークは、JIGSAWデータセットとHamlyn Centre Laparoscopic/Endoscopic Video Datasetsで検証されており、その実践性を示している。

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