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公开(公告)号：CN116229065A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310109939.0
申请日：2023-02-14
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047
Abstract: 本发明公开了一种基于多分支融合的机器人手术器械分割方法，其方法包括：获取腔镜影像数据，构建分支聚合注意力网络模型，分支聚合注意力网络模型包括编码器、分支均衡聚合模块以及分块注意力融合模块；根据腔镜影像数据通过编码器生成特征图，特征图包括多个，将每个特征图作为一个分支；根据各分支的特征图通过分支均衡聚合模块得到低阶特征图；将第一分支的特征图与第二分支的低阶特征图经过一分块注意力融合模块进行处理后融合，得到融合特征图；将融合特征图与下一分支的低阶特征图进行融合；以此循环，直至遍历完所有分支；将最后得到的融合特征图作为手术器械分割结果。本发明能够提高手术器械分割的精度。
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公开(公告)号：CN116229065B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310109939.0
申请日：2023-02-14
Applicant: 湖南大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047
Abstract: 本发明公开了一种基于多分支融合的机器人手术器械分割方法，其方法包括：获取腔镜影像数据，构建分支聚合注意力网络模型，分支聚合注意力网络模型包括编码器、分支均衡聚合模块以及分块注意力融合模块；根据腔镜影像数据通过编码器生成特征图，特征图包括多个，将每个特征图作为一个分支；根据各分支的特征图通过分支均衡聚合模块得到低阶特征图；将第一分支的特征图与第二分支的低阶特征图经过一分块注意力融合模块进行处理后融合，得到融合特征图；将融合特征图与下一分支的低阶特征图进行融合；以此循环，直至遍历完所有分支；将最后得到的融合特征图作为手术器械分割结果。本发(56)对比文件Y. Chen等.Semantic SegmentationNetwork of Noisy Plant Point Cloud basedon Self-Attention Feature Fusion《.202210th International Conference onInformation Systems and ComputingTechnology (ISCTech)》.论文第379-385页.
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公开(公告)号：CN116030397B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310304494.1
申请日：2023-03-27
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时序信息交互的腔镜手术视频分割方法，该方法通过视频帧特征交互的方式，可以通过辅助帧的特征对分割帧进行特征修复或者抑制不正确的特征表达，可以有效提高腔镜手术视频全场景分割的精度。该方法得到的分割结果可以进一步用于手术导航和手术技能评估，并且可以作为参考进行手术路径的规划，作为腔镜机器人手术的辅助技术，实现智能化的机器人手术。
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公开(公告)号：CN116030397A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310304494.1
申请日：2023-03-27
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时序信息交互的腔镜手术视频分割方法，该方法通过视频帧特征交互的方式，可以通过辅助帧的特征对分割帧进行特征修复或者抑制不正确的特征表达，可以有效提高腔镜手术视频全场景分割的精度。该方法得到的分割结果可以进一步用于手术导航和手术技能评估，并且可以作为参考进行手术路径的规划，作为腔镜机器人手术的辅助技术，实现智能化的机器人手术。
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