Segmentierung und Tracking von minimal-invasiven robotergeführten Instrumenten

Die Segmentierung und das Tracking von minimal-invasiven robotergefuhrten Instrumenten ist ein wesentlicher Bestandteil fur verschiedene computer assistierte Eingriffe. Allerdings treten in der minimal-invasiven Chirurgie, die das Anwendungsfeld fur den hier beschriebenen Ansatz darstellt, haufig Schwierigkeiten durch Reflexionen, Schatten oder visuelle Verdeckungen durch Rauch und Organe auf und erschweren die Segmentierung und das Tracking der Instrumente. Dieser Beitrag stellt einen Deep Learning Ansatz fur ein markerloses Tracking von minimal-invasiven Instrumenten vor und wird sowohl auf simulierten als auch realen Daten getestet. Es wird ein simulierter als auch realer Datensatz mit Ground Truth Kennzeichnung fur die binare Segmentierung von Instrument und Hintergrund erstellt. Fur den simulierten Datensatz werden Bilder aus einem simulierten Instrument und realem Hintergrund zusammengesetzt. Im Falle des realen Datensatzes spricht man von der Zusammensetzung der Bilder aus einem realen Instrument und Hintergrund. Insgesamt wird auf den simulierten Daten eine Pixelgenauigkeit von 94.70 Prozent und auf den realen Daten eine Pixelgenauigkeit von 87.30 Prozent erreicht.