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배경 및 목표: 복강경 및 로봇 수술과 같은 수술 절차는 침습적 특성으로 인해 인기가 있으며, 작은 절개를 위해 소형 수술 기구를 사용합니다. 수술 중 스테레오 카메라로부터 기구(잡기 기구, 바늘 조작기) 및 시야 영역을 추적하면 외과의사들이 집중력을 유지하고 실수할 확률을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 추적은 일반적으로 컴퓨터화된 비디오 감시, 교통 모니터링, 군사 감시 시스템 및 차량 내비게이션에서 선호됩니다. 최근 몇 년간의 수많은 노력에도 불구하고, 객체 추적은 여전히 움직임의 흐림, 이미지 노이즈, 이미지 질감 부족 및 차단 등의 이유로 해결되지 않은 연구 문제로 남아 있습니다. 기존의 대부분 객체 추적 방법은 입력 비디오에 많은 정보와 더 많은 수의 기구가 포함될 때 시간이 많이 걸리고 정확도가 떨어집니다. 방법: 이 논문은 수술 비디오에서 이동하는 객체의 움직임을 추적하기 위한 변분 프레임워크를 제시합니다. 주요 기여는 다음과 같습니다: (1) 최대 중첩 이산 웨이블릿 변환에서 확률적 공명을 이용한 노이즈 제거 방법이 제안되고, (2) 유사성 메트릭을 사용하여 입력 시퀀스의 첫 번째 프레임과 이후 프레임에서 목표 영역을 일치시키기 위한 Bhattacharyya 계수를 기반으로 하는 강력한 에너지 함수가 개발되었습니다. 수정된 아핀 변환 기반 등록이 활성 윤곽선 기반 세분화 방법을 따르는 특성의 움직임을 추정하는 데 사용되어 등록 과정에서 발생한 윤곽선을 수렴시킵니다. 결과 및 결론: 제안한 방법은 공개 데이터베이스에서 구현되었으며 결과는 만족스러운 것으로 나타났습니다. 추적 성능을 평가하기 위해 중첩 지수(OI)가 사용되었으며, 최대 OI는 비공식 데이터 및 공개 데이터 시퀀스에서 각각 76% 및 88%로 나타났습니다.
Dakua 외. (Mon,)은 이 문제를 연구했습니다.