Fugu-MT 論文翻訳(概要): SEGSRNet for Stereo-Endoscopic Image Super-Resolution and Surgical Instrument Segmentation

論文の概要: SEGSRNet for Stereo-Endoscopic Image Super-Resolution and Surgical Instrument Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13330v2
Date: Fri, 26 Apr 2024 12:05:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-29 15:13:44.249163
Title: SEGSRNet for Stereo-Endoscopic Image Super-Resolution and Surgical Instrument Segmentation
Title（参考訳）: 立体内視鏡画像の超解像・手術機器分割のためのSEGSRNet
Authors: Mansoor Hayat, Supavadee Aramvith, Titipat Achakulvisut,
Abstract要約: SEGSRNetは、低解像度の立体内視鏡画像において、手術器具を正確に識別する課題に対処する。我々の革新的なフレームワークは、セグメント化の前に最先端の超解像技術を適用することにより、画像の明瞭度とセグメンテーション精度を向上させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5461938536945723
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: SEGSRNet addresses the challenge of precisely identifying surgical instruments in low-resolution stereo endoscopic images, a common issue in medical imaging and robotic surgery. Our innovative framework enhances image clarity and segmentation accuracy by applying state-of-the-art super-resolution techniques before segmentation. This ensures higher-quality inputs for more precise segmentation. SEGSRNet combines advanced feature extraction and attention mechanisms with spatial processing to sharpen image details, which is significant for accurate tool identification in medical images. Our proposed model outperforms current models including Dice, IoU, PSNR, and SSIM, SEGSRNet where it produces clearer and more accurate images for stereo endoscopic surgical imaging. SEGSRNet can provide image resolution and precise segmentation which can significantly enhance surgical accuracy and patient care outcomes.
Abstract（参考訳）: SEGSRNetは、低解像度立体内視鏡画像における手術器具の正確な識別という課題に対処する。我々の革新的なフレームワークは、セグメント化の前に最先端の超解像技術を適用することにより、画像の明瞭度とセグメンテーション精度を向上させる。これにより、より正確なセグメンテーションのための高品質な入力が保証される。 SEGSRNetは、高度な特徴抽出と注意機構と空間処理を組み合わせることで、画像の詳細を鮮明にする。提案モデルはDice,IoU,PSNR,SSIM,SEGSRNetなどの現行モデルより優れている。 SEGSRNetは、画像の解像度と正確なセグメンテーションを提供し、外科的精度と患者のケア結果を大幅に向上させることができる。

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