计算机辅助的微创手术工具跟踪算法综述

为了深入研究计算机辅助的手术工具跟踪算法,总结了已有的研究成果,归纳了这项技术的先进的主流算法,基于其各自特点进行了分类总结,并对各自结果进行比较评价。结果表明,学习算法具有较高的准确度:普通视频图像分析算法是未来工作中有潜力的算法:立体视频分析算法需要依靠硬件设备的发展;有辅助设备的算法则是传统的有效算法。各类算法都有发展空间,结合目前该领域的发展趋势,基于深度学习结合计算机视觉的算法将是未来发展的趋势。

基于深度学习的微创手术工具检测与跟踪研究综述

基于深度学习的微创手术工具检测与跟踪技术在微创外科手术中的应用是目前的一个研究热点。本文首先对微创手术工具检测与跟踪的相关技术内容进行系统阐述,主要介绍了基于深度学习算法的优势。然后,本文概述了基于完全监督的深度神经网络手术工具检测与跟踪算法以及新兴的基于弱监督的深度神经网络手术工具检测与跟踪的算法,重点归纳了基于深度卷积神经网络及递归神经网络的几种典型算法框架及其流程图,以便相关领域的科研工作者更系统地了解目前研究进展,同时可为微创外科手术医生选择导航技术时提供参考。最后,本文为基于深度学习的微创手术工具检测与跟踪技术的进一步研究提供了一个大致的方向。