SEGSRNet for Stereo-Endoscopic Image Super-Resolution and Surgical Instrument Segmentation

要約

SEGSRNet は、医療画像処理やロボット手術でよくある問題である、低解像度のステレオ内視鏡画像で手術器具を正確に識別するという課題に対処します。
当社の革新的なフレームワークは、セグメンテーションの前に最先端の超解像度技術を適用することで、画像の鮮明さとセグメンテーションの精度を向上させます。
これにより、より正確なセグメンテーションのための高品質の入力が保証されます。
SEGSRNet は、高度な特徴抽出およびアテンション メカニズムを空間処理と組み合わせて、画像の詳細を鮮明にし、医療画像内のツールを正確に識別するために重要です。
私たちが提案するモデルは、Dice、IoU、PSNR、SSIM、SEGSRNet などの現在のモデルよりも優れており、ステレオ内視鏡外科イメージング用に、より鮮明で正確な画像を生成します。
SEGSRNet は、画像解像度と正確なセグメンテーションを提供し、手術の精度と患者ケアの成果を大幅に向上させることができます。

要約(オリジナル)

SEGSRNet addresses the challenge of precisely identifying surgical instruments in low-resolution stereo endoscopic images, a common issue in medical imaging and robotic surgery. Our innovative framework enhances image clarity and segmentation accuracy by applying state-of-the-art super-resolution techniques before segmentation. This ensures higher-quality inputs for more precise segmentation. SEGSRNet combines advanced feature extraction and attention mechanisms with spatial processing to sharpen image details, which is significant for accurate tool identification in medical images. Our proposed model outperforms current models including Dice, IoU, PSNR, and SSIM, SEGSRNet where it produces clearer and more accurate images for stereo endoscopic surgical imaging. SEGSRNet can provide image resolution and precise segmentation which can significantly enhance surgical accuracy and patient care outcomes.

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