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电视腹腔镜图像处理的研究与设计

电视腹腔镜图像处理的研究与设计

作者：梁林青华中科技大学

学位级别：硕士

随着电视腹腔镜手术的广泛使用,研究出一套医用电视腹腔镜图像数字化处理系统非常有必要。本文研究的腹腔镜图像数字化处理系统集视频图像采集、图像处理、图像测量、图像存储及报告打印等功能于一体,其中图像处理是至关重要的一部分。... 详细信息

随着电视腹腔镜手术的广泛使用,研究出一套医用电视腹腔镜图像数字化处理系统非常有必要。本文研究的腹腔镜图像数字化处理系统集视频图像采集、图像处理、图像测量、图像存储及报告打印等功能于一体,其中图像处理是至关重要的一部分。本文设计了一个多路电视腹腔镜静态数字图像处理软件,该软件采用Microsoft公司提供的Visual C++6.0平台,它的MFC(Microsoft Foundation Class library)封装了丰富的类为系统设计提供了很大的便捷。该系统界面友好,功能齐全,获得了多位医师的认可。该系统功能包括对图像进行任意尺度缩放、镜像处理、亮度调节等多种功能,同时还可以准确计算任意形状病灶的周长和面积。此外本文还深入研究了腹腔镜模糊图像的各种滤波方法,其中包括线性滤波法、非线性滤波法、自适应滤波法、高斯滤波法以及各种频域滤波方法。临床实验结果表明线性滤波方法中的超限邻域平均法得到的峰值信噪比(PSNR)最大。利用小波变换具有的多分辨率的特点,它可以将图像的近似信息提取出来,从而避免抑制噪声信号的同时抑制了有效信号。此外,本文提出了将超限邻域平均法与小波阈值分析法结合的滤波方法,不仅有效地抑制了噪声图像,而且得到的PSNR高于传统的抑噪方法。通过对各种小波基函数(其中包括Haar小波、Daubechies小波、Biorthogonal小波、Coiflet小波以及Symlets小波)进行实验,结果表明小波基的消失矩越高,抑噪效果越好,应用Coiflet小波基的coif5对腹腔镜图像进行2层小波分析的方法得到的PSNR最高。

关键词：腹腔镜图像 MFC框架超限邻域滤波小波变换峰值信噪比

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多路电视腹腔镜图像管理系统的设计与实现

医疗卫生装备 2008年第11期29卷 63-64,71页

作者：叶福丽杨玉星华中科技大学生命科学与技术学院武汉430074

目的:设计系统软件以实现对多路电视腹腔镜图像的管理。方法:在WindowsXP平台上,采用ACCESS数据库管理系统,利用VisualC++6.0基于MFC进行程序开发。结果:软件具有录制回放等功能,并能对抓拍下来的图片进行各种处理,包括图像反色、图像... 详细信息

目的:设计系统软件以实现对多路电视腹腔镜图像的管理。方法:在WindowsXP平台上,采用ACCESS数据库管理系统,利用VisualC++6.0基于MFC进行程序开发。结果:软件具有录制回放等功能,并能对抓拍下来的图片进行各种处理,包括图像反色、图像滤波、伪彩色处理等。结论:用户界面友好并且简单直观,符合医师操作习惯。

关键词：多路电视腹腔镜腹腔镜图像图像数字化

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一个腹腔镜图像管理系统的设计和实现

分子诊断与治疗杂志 2003年第2期 17-18页

作者：林春漪吴志绵潘竟学中山大学中山医学院生物医学工程系 510080 中山大学中山医学院生物医学工程系 510089 中山大学第一附属医院

提出了利用计算机和数据库技术实现腹腔镜图像管理的方案,主要介绍腹腔镜图像管理系统的功能和特点,并阐述了其关键技术。

关键词：腹腔镜图像图像采集数据库

多路电视腹腔镜图像数字化处理系统的软件基本结构

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中国医疗设备 2008年第1期23卷 8-10,4页

作者：袁丹江丁明跃杨春梅华中科技大学同济医学院附属荆州医院湖北荆州434020 华中科技大学生命科学与技术学院湖北武汉430074

本文系统地介绍了多路电视腹腔镜图像数字化处理系统的软件基本结构设计。本系统的软件采用模块化程序设计技术和子程序嵌套技术实现。

关键词：腹腔镜腹腔镜图像医学图像处理系统模块化程序

ASC-Net:腹腔镜视频中手术器械与脏器快速分割网络

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图学学报 2024年第4期45卷 659-669页

作者：张新宇张家意高欣中国科学技术大学生物医学工程学院(苏州)生命科学与医学部安徽合肥230026 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所江苏苏州215163 济南国科医工科技发展有限公司山东济南250101

腹腔镜手术自动化是智能外科的重要组成部分,其前提是腔镜视野下手术器械与脏器实时精准分割。受术中血液污染、烟雾干扰等复杂因素影响,器械与脏器实时精准分割面临巨大挑战,现有图像分割方法均表现不佳。因此提出一种基于注意力感知... 详细信息

腹腔镜手术自动化是智能外科的重要组成部分,其前提是腔镜视野下手术器械与脏器实时精准分割。受术中血液污染、烟雾干扰等复杂因素影响,器械与脏器实时精准分割面临巨大挑战,现有图像分割方法均表现不佳。因此提出一种基于注意力感知与空间通道的快速分割网络(ASC-Net),以实现腹腔镜图像中器械和脏器快速精准分割。在UNet架构下,设计了注意力感知与空间通道模块,通过跳跃连接将二者嵌入编码与解码模块间,使网络重点关注图像中相似目标间深层语义信息差异,同时多维度学习各目标的多尺度特征。此外,采用预训练微调策略,减小网络计算量。实验结果表明:在EndoVis2018数据集上的平均骰子系数(mDice)、平均重叠度(mIoU)、平均推理时间(mIT)分别为90.64%,86.40%和16.73 ms (60帧/秒),相比于现有最先进方法,mDice与mIoU提升了26%与39%,且mIT降低了56%;在AutoLaparo数据集上的mDice,mIoU和mIT分别为93.72%,89.43%和16.41ms(61帧/秒),同样优于对比方法。该方法在保证分割速度的同时有效提升了分割精度,实现了腹腔镜图像中手术器械和脏器的快速精准分割,将助力腹腔镜手术自动化快速发展。

关键词：自动化手术腹腔镜图像多目标分割注意力感知多尺度特征预训练微调