Language-guided instrument segmentation for robot-assisted surgery

La segmentación semántica de escenas quirúrgicas es una tarea fundamental que debe ser resuelta para el desarrollo de asistentes robóticos para cirugías y procedimientos guiados por imágenes médicas. En este trabajo, demostramos como integrar lenguaje natural en la tarea de segmentación semántica mejora el desempeño de un sistema para cirugías asistidas por robot. Diseñamos la red de selección de categorías según el lenguaje (LCS por sus siglas en inglés), una red neuronal que toma candidatos de un método de detección de objetos y explota el lenguaje para asignar la clase adecuada a cada candidato. Experimentos en la base de datos Endoscopic Vision 2017 Robotic Instrument Segmentation demuestran que nuestro método además de beneficiarse de las predicciones del método de detección, es capaz de corregir predicciones erróneas al considerar la información del lenguaje. La inclusión del lenguaje permite a LCS convertirse en el estado del arte en esta base de datos...

• Autores: Bravo Sánchez, Laura María
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2019
• Institución: Universidad de los Andes
• Repositorio: Séneca: repositorio Uniandes
• Idioma: eng
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/45438
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/1992/45438
• Palabra clave: Robótica en medicina; Robots quirúrgicos; Segmentación de imagen; Procesamiento de lenguaje natural (Computación); Aprendizaje automático (Inteligencia artificial); Ingeniería
• Rights: openAccess
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/