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J-GLOBAL ID：202202254439353838   整理番号：22A1104741

ラパロスコープ操作ロボット(LMR)を支援する深層学習アプローチに基づく物体検出システムの開発【JST・京大機械翻訳】

A Development of Object Detection System based on Deep Learning Approach to Support the Laparoscope Manipulating Robot (LMR)

著者 (4件)： Sonsilphong Suphachoke (Khon Kaen University,Data Science & Health Informatics Program, Academic Affairs, Faculty of Medicine,Khon Kaen,Thailand) ,  Sonsilphong Amornthep (Rajamangala University of Technology Isan,Department of Electrical Engineering,Khon Kean,Thailand) ,  Hormdee Daranee (Khon Kaen University,Embedded System R&D Group,Department of Computer Engineering, Faculty of Engineering,Khon Kean,Thailand) ,  Khampitak Kovit (Khon Kean University,Faculty of Medicine,Department of Obstetrics and Gynecology,Khon Kean,Thailand)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： iEECON  ページ： 1-4  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,腹腔鏡手術ロボット位置制御システムをサポートするためのコンピュータビジョンの深層学習アプローチに基づく物体検出システムの開発について述べた。システムは,2つの主な位相,訓練段階,およびリアルタイム操作相から成る。訓練フェーズにおいて,修正YOLOv4アルゴリズムを,検出モデルの重みを訓練するためにDarknetフレームワークの中で採用することを提案した。次に,最良の検出モデルを,リアルタイム操作位相におけるオブジェクト検出器に割り当てるために選択した。実験データセットを横断する検出モデルの検証結果は,訓練フェーズ中の平均で90%の精度であった。リアルタイム物体検出の実現可能性を検証するために,提案したシステムを,軟体死体による婦人科手術の2つのテストケースで実行した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *ロボット ,  位置制御 ,  位相 ,  産婦人科学 ,  コンピュータビジョン ,  腹腔鏡 ,  医用ロボット
準シソーラス用語： *物体検出 ,  手術ロボット ,  実時間 ,  テストケース ,  *深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： ロボット ,  LMR ,  支援 ,  深層学習 ,  物体検出 ,  開発