基于無監(jiān)督深度學(xué)習(xí)的多模態(tài)手術(shù)軌跡快速分割方法
關(guān)鍵詞：機器人輔助微創(chuàng)手術(shù) 多模態(tài)軌跡分割 無監(jiān)督深度學(xué)習(xí) 合并后處理
摘要：傳統(tǒng)的手術(shù)機器人軌跡分割方法存在耗時長、分割準確度差且容易產(chǎn)生過度分割等問題.為解決上述問題,本文提出了一種基于特征提取網(wǎng)絡(luò)DCED-Net(密集連接的卷積編碼-解碼網(wǎng)絡(luò))的多模態(tài)手術(shù)軌跡分割方法.DCED-Net采用無監(jiān)督方法,不必進行十分耗時的人工標注,使用密集連接結(jié)構(gòu),使圖像信息能更有效地在卷積層間傳遞,從而提高了特征提取質(zhì)量.將特征提取后的視頻數(shù)據(jù)和運動學(xué)數(shù)據(jù)投入轉(zhuǎn)移狀態(tài)聚類(TSC)模型得到預(yù)分割結(jié)果.為進一步提高分割精度,提出了一種基于軌跡段間相似性的合并后處理算法,通過衡量軌跡段間的4個相似性指標,包括主成分分析、互信息、數(shù)據(jù)中心距離和動態(tài)時間規(guī)整,將相似度高的分割段進行迭代合并,從而降低過度分割造成的影響.公開數(shù)據(jù)集JIGSAWS上的大量實驗證明,與經(jīng)典的軌跡分割聚類方法相比,本文方法的分割準確率最高提升了48.4%,分割速度加快了6倍以上.
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