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J-GLOBAL ID：201702287063653478   整理番号：17A1427875

コンピュータビジョンを用いた外科的出血の自動検出【Powered by NICT】

Automatic detection of surgical haemorrhage using computer vision

著者 (3件)： Garcia-Martinez Alvaro (Systems and Automatics Engineering Department, Miguel Hernandez University, Avinguda de la Universitat d’Elx, Elche, 03202, Spain) ,  Vicente-Samper Jose Maria (Systems and Automatics Engineering Department, Miguel Hernandez University, Avinguda de la Universitat d’Elx, Elche, 03202, Spain) ,  Sabater-Navarro Jose Maria (Systems and Automatics Engineering Department, Miguel Hernandez University, Avinguda de la Universitat d’Elx, Elche, 03202, Spain)
資料名： Artificial Intelligence in Medicine  (Artificial Intelligence in Medicine)
巻： 78  ページ： 55-60  発行年： 2017年 
JST資料番号： T0685A  ISSN： 0933-3657  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： の場合,外科的介入は重篤な,潜在的に生命を脅かす合併症と関連する可能性がある。これら合併症の一つは,術中出血,介入を遅延または患者の死を引き起こすもできることを未解決の問題である。腹腔鏡下手術についてこの合併症はより危険である,低侵襲の技術により課されている限られたビジョンと移動度によるものであった。本論文では,腹腔鏡カメラによりキャプチャされた画像を解析するように設計された血液画素と背景画素中の各フレームの画素を分類し,最終的に大量出血を検出するコンピュータビジョンアルゴリズムを述べた。画素分類は,これらのパラメータの全フレームの全体的な平均を用いて得られたしきい値を用いて各ピクセルのRGB空間色のパラメータB/R,G/Rを比較することにより行った。出発出血の検出は,以前のパラメータの変化を解析することにより達成され,分類画素血液量。in vitro画像を分類するとき,提案したアルゴリズムは96%以上の精度を得ることができるが,実際の操作から得られたin vivo画像の分析中に,結果は貧弱な照明,視覚intereferencesまたはカメラの突然の動きのために僅かに悪化させ,88%以上の精度が得られた。出血の検出は血液画素の正確な分類の直接依存するので,分析は78%の精度を達成した。切開は,拡張現実感機能を用いた見られたが提案したアルゴリズムは,外科医ビジョンを増強し,大量出血に以前の過去フレームを示すのに適用できる手術環境における血液と出血の自動検出のための良好な出発点であることが分かった。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *出血 ,  腹腔鏡下手術 ,  アルゴリズム ,  カメラ ,  *コンピュータビジョン ,  視覚 ,  *外科学 ,  切開術 ,  画素 ,  患者 ,  in vitro実験 ,  腹腔鏡
準シソーラス用語： 外科医 ,  大量出血 ,  *自動検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： コンピュータビジョン ,  腹腔鏡下手術 ,  大出血

分類 (4件)： 消化器の腫よう  (GH04000D) ,  腫ようの外科療法  (GE03033T) ,  循環系疾患の外科療法  (GJ05030X) ,  手術  (GC07040B)

タイトルに関連する用語 (4件)： コンピュータビジョン ,  外科 ,  出血 ,  自動検出