检索结果-南通市图书馆

作者：张蓓蓓吉林大学

学位级别：硕士

近些年以来,在人工智能科技浪潮的引领下,有关于计算机视觉在医疗诊断方面的研究呈现飞速并全面发展的态势,医学影像有关的临床应用具有了更加深远和广泛的意义。与此同时,随着医学技术的日异变革与发展,创伤面积小、病痛程度轻、恢复... 详细信息

近些年以来,在人工智能科技浪潮的引领下,有关于计算机视觉在医疗诊断方面的研究呈现飞速并全面发展的态势,医学影像有关的临床应用具有了更加深远和广泛的意义。与此同时,随着医学技术的日异变革与发展,创伤面积小、病痛程度轻、恢复速度较快的微小创口手术受到了越来越多手术患者们的青睐,以腹腔镜手术为代表的微创手术逐渐成为了临床实践中的一个热门研究领域。不同于传统大切口开刀手术,现代的腹腔镜手术通过腹部小切口放入微型摄像头来拍摄内部场景,医生根据传输出的实时视频操作一系列手术器械来进行手术。据临床研究表明,腹腔镜手术在给病人带来很大便利的同时,也存在着一些引发身体伤害的情况。其中,手术后的并发症作为最常出现的问题引起了人们的关注。许多并发症往往是因为诸如器械操作不当等技术性的失误所导致,因此关于手术的反馈和质量评估对于缓解此类问题显得尤为重要。然而,目前医学领域对于手术表现评估的研究较少,且多为邀请专家进行评判,不仅耗时耗力、成本较大,而且具有一定的个人主观性。针对以上问题,本文提出了一个新型的基于可调制深度神经网络的腹腔镜手术器械检测模型。本文的主要研究工作如下:1.设计了一个基于可调制机制的生成框网络检测模型,用来检测腹腔镜手术视频中非均匀分布、形状各异的手术器械。传统的目标检测生成锚点框方法中,特征图上的每一个位置生成固定大小和长宽比的锚点框。然而这样的方式实际会产生大量包含背景区域的冗余框,影响模型的性能。为了设计一个更加高效的网络结构,将产生框的过程分为位置预测和形状预测两个分支来生成形状可变的锚点框,提升检测的准确性。2.设计了具有调制特征模块和关系模块的网络结构。由于非均匀的生成框方式,相应锚点框的形状可能不一致,进而特征图上的不同位置应该对应于不同范围的感受野。因此构建了调制特征模块来将框的形状信息融入到特征图中。此外,考虑到一些手术器械之间具有协作关系,将关系模块嵌入到网络框架中,进一步提升对目标工具的检测性能。3.基于公开的手术器械数据集m2cai16-tool-locations和私有数据集AJU-Set,验证了本文网络框架对于腹腔镜手术器械检测的有效性。4.通过检测结果,进一步从医学角度分析了器械使用模式、轨迹范围和移动经济性,从而全面评估了手术质量。

关键词：腹腔镜手术器械检测卷积神经网络操作质量评估

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基于改进可调制锚框的SMDH目标检测算法研究与应用

基于改进可调制锚框的SMDH目标检测算法研究与应用

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作者：殷伯涵吉林大学

学位级别：硕士

目标检测是一项在图像或视频中检测出目标物体类别和位置的多任务技术,它是计算机视觉领域的一个关键研究方向。利用目标检测算法准确识别目标物体类别和位置并可视化展示,能够自动化辅助人们工作,提升生产工作效率,减少重复性工作。还... 详细信息

目标检测是一项在图像或视频中检测出目标物体类别和位置的多任务技术,它是计算机视觉领域的一个关键研究方向。利用目标检测算法准确识别目标物体类别和位置并可视化展示,能够自动化辅助人们工作,提升生产工作效率,减少重复性工作。还可以智能化计算出结果,避免人工识别主观性的错误,为社会各行各业生产生活带来革命性的变革。腹腔镜手术器械检测是目标检测在医学图像识别上的重要应用之一,它是一项用于辅助并保证外科医生能正确使用手术器械的技术。腹腔镜手术器械检测自动化检测手术器械的类别和位置,有助于外科医生对当前的手术结果做出正确的客观判断,从而辅助外科医生确保手术过程中器械的安全性和可靠性,降低手术风险,保护患者的安全。尽管目前目标检测算法在腹腔镜手术器械等实际应用研究中取得了一定的进展,但这些算法的推理结果仍然存在不少的错误,导致研究的算法难以投入实际应用中。造成这一现象的主要原因之一是传统的评价指标无法深入分析误差的来源,并且以往工作多以人工方式分析容易受研究者的主观性影响。因此,本文以目标检测算法在腹腔镜手术器械检测应用为研究对象,首次引入了一个客观的基于误差分析综合评价方式,通过对三种经典腹腔镜手术器械检测应用使用的目标检测算法进行评价分析,确认现有方法的主要瓶颈是分类误差、定位误差和漏检误差。然后,本文提出了基于改进可调制锚框的SMDH检测网络从三个角度来解决瓶颈问题:针对特征提取器提取能力不足是导致漏检误差的来源之一问题,本文提出了使用Sim AM注意力机制增强特征提取网络提取能力的方法,从三维的角度推断神经元权重,比传统的注意力机制计算更加精准,并且不会引入额外参数计算。为了增强检测头全局建模能力和位置先验局部先验能力,本文提出了MConv结构,它采用卷积层增强原有全连接层方式实现,并在推理时对卷积参数重构以减少计算量。针对原有单头网络设计导致分类和定位相互干扰问题,提出了全连接层作分类分支和卷积层作定位分支的双头检测头替换单头检测头,并使用SConv Block替换残差Block降低网络计算参数量。本文提出的SMDH网络相比Baseline方法整体上m AP提升了4个百分点,并且通过本文提出的综合评价方式证实分类误差、定位误差和漏检误差均得到有效抑制,推理结果可视化后也证明了本文方法的有效性。本文提出的基于误差分析的综合评价方式能够为后续相关研究提供一个客观评价模型优缺点的范式,可以用于准确分析目标检测算法及应用研究的立足点,让研究的成果如SMDH检测网络更加符合实际应用的使用。

关键词：深度学习目标检测误差分析腹腔镜手术器械检测

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手术器械质量现状的调查分析

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护理学杂志 2017年第16期32卷 47-49页

作者：徐梅蒲霞王惠珍张圣洁北京协和医院手术室北京100730

目的了解手术器械的质量现状,为保障手术顺利及患者安全提供参考。方法便利抽取706份手术器械,共计26 445件进行完整性和功能性检测。结果检测的26 445件手术器械中,其中完好器械占38.6%,表面损伤器械占6.7%,需要修理器械占13.2%,需要... 详细信息

目的了解手术器械的质量现状,为保障手术顺利及患者安全提供参考。方法便利抽取706份手术器械,共计26 445件进行完整性和功能性检测。结果检测的26 445件手术器械中,其中完好器械占38.6%,表面损伤器械占6.7%,需要修理器械占13.2%,需要替换的器械占41.5%。结论手术器械总体质量较差,应进行定期检测,及时发现和解决存在的问题,对供应室人员进行专业培训,合理确定手术器械的份数及配置,促进手术顺利进行。

关键词：手术器械器械检测器械质量

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