Новости

Jun 02, 2024

Набор данных по хирургической анатомии Дрездена для сегментации органов брюшной полости в науке о хирургических данных

Том научных данных 10, номер статьи: 3 (2023 г.) Цитировать эту статью 5751 Доступ 1 Ссылки 29 Подробности об альтернативных метрических показателях Лапароскопия — это метод визуализации, позволяющий минимально инвазивно

Научные данные, том 10, номер статьи: 3 (2023 г.) Цитировать эту статью

5751 Доступов

1 Цитаты

29 Альтметрика

Подробности о метриках

Лапароскопия — это метод визуализации, позволяющий проводить минимально инвазивные процедуры в различных медицинских дисциплинах, включая абдоминальную хирургию, гинекологию и урологию. На сегодняшний день общедоступные наборы данных лапароскопических изображений в основном ограничены общей классификацией данных, семантической сегментацией хирургических инструментов и небольшими слабыми аннотациями конкретных органов брюшной полости. Набор данных по хирургической анатомии Дрездена обеспечивает семантическую сегментацию восьми органов брюшной полости (толстая кишка, печень, поджелудочная железа, тонкая кишка, селезенка, желудок, мочеточник, везикулярные железы), брюшной стенки и двух сосудистых структур (нижняя брыжеечная артерия, кишечные вены) в лапароскопическом изображении. . Всего этот набор данных включает 13195 лапароскопических изображений. Для каждой анатомической структуры мы предоставляем более тысячи изображений с попиксельной сегментацией. Аннотации включают семантическую сегментацию отдельных органов и один набор данных сегментации нескольких органов, включающий сегменты для всех одиннадцати анатомических структур. Более того, мы предоставляем слабые аннотации присутствия органов для каждого отдельного изображения. Этот набор данных заметно расширяет горизонты применения компьютерного зрения в хирургических данных в лапароскопической хирургии и тем самым может способствовать снижению рисков и более быстрому внедрению искусственного интеллекта в хирургическую практику.

Измерение(я)

Лапароскопическая хирургия

Тип(ы) технологии

Лапароскопия

Тип(ы) фактора

Наличие и расположение анатомических структур на лапароскопических изображениях.

Характеристика образца – Организм

Мудрый человек

Пример характеристики — окружающая среда

брюшная полость

Пример характеристики – Местоположение

брюшная полость

Лапароскопическая хирургия является широко используемым методом, который облегчает минимально инвазивные хирургические процедуры, а также роботизированную хирургию и имеет ряд преимуществ перед открытой хирургией: сокращение продолжительности пребывания в больнице, меньшая кровопотеря, более быстрое восстановление, лучшее хирургическое зрение и, особенно, для роботизированные процедуры, более интуитивное и точное управление хирургическими инструментами1,2. При этом большая часть информации на изображении не используется, поскольку человеческое внимание не способно обработать этот огромный объем информации в реальном времени. Кроме того, для интерпретации изображений необходимы анатомические знания и медицинский опыт. Этот барьер представляет собой многообещающую отправную точку для разработки функций компьютерной помощи на основе искусственного интеллекта (ИИ).

Быстро развивающиеся методы и технологии, обеспечиваемые использованием искусственного интеллекта, а точнее автоматического распознавания инструментов, органов и других анатомических структур на лапароскопических изображениях или видео, потенциально могут сделать хирургические процедуры более безопасными и менее трудоемкими3,4,5, 6. Наборы данных лапароскопических изображений с открытым исходным кодом ограничены, а существующие наборы данных, такие как Cholec807, LapGyn48, SurgAI9 или Heidelberg Colorectal Data Set10, в основном содержат аннотации на уровне изображения, которые позволяют пользователю различать, отображается ли интересующая структура на изображении без дающие информацию о его конкретном пространственном расположении и внешнем виде. Однако такие попиксельные аннотации необходимы для различных задач машинного обучения по распознаванию изображений в контексте хирургической обработки данных11. В клинических условиях такие алгоритмы могут облегчить контекстно-зависимое распознавание и, таким образом, защиту уязвимых анатомических структур, что в конечном итоге направлено на повышение хирургической безопасности и предотвращение осложнений.

Одним из основных узких мест в разработке и клиническом применении таких функций помощи на основе искусственного интеллекта является доступность аннотированных данных лапароскопических изображений. Чтобы решить эту задачу, мы предоставляем семантическую сегментацию, которая предоставляет информацию о положении конкретной структуры посредством аннотаций каждого пикселя изображения. На основе видеоданных 32 роботизированных резекций или экстирпаций прямой кишки этот набор данных предлагает в общей сложности 13 195 обширно аннотированных лапароскопических изображений, отображающих различные внутрибрюшные органы (толстую кишку, печень, поджелудочную железу, тонкую кишку, селезенку, желудок, мочеточник, везикулярные железы) и анатомические структуры (брюшная стенка, нижняя брыжеечная артерия, кишечные вены). Для реалистичного представления распространенных лапароскопических препятствий он обеспечивает различные уровни видимости органов, включая небольшие или частично закрытые части органов, артефакты движения, неоднородное освещение, а также дым или кровь в поле зрения. Кроме того, набор данных содержит слабые метки видимости органов для каждого отдельного изображения.