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CARS硬性内視鏡の神経イメージングと深層学習による神経抽出: 実時間イメージングに向けた短時間露光神経画像の画像解析

机译:汽车硬内镜神经影像和深度学习神经提取:实时成像的短时曝光神经图像的图像分析

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摘要

外科手術における神経温存は術後の予後に関わる重要な課題であるが,術中の視野から細い末梢神経を識別することは困難であり,神経損傷を原因とする機能障害が報告されている.我々は,無染色に神経を可視化できるイメージガイド手術支援装置の実現を目指して,CARS(Coherent anti-Stokes Raman scatter-ing) 硬性内視鏡を開発してきた.現在までに,CARS 硬性内視鏡と深層学習によるnoisereduction やsegmentation を用いることでイメージング速度を高速化し,視野内の神経領域を自動抽出することを実証してきた.これまで,神経抽出の学習には長時間露光で取得した信号対雑音比(SN 比)の高い画像を用いてきたが,実用化には短時間で取得したSN 比の低い画像に対する適応が必要とされる.本報告では,SN 比の低い画像に対する神経抽出能を定量評価した結果を示す.
机译:手术中的神经复制是手术后预后这是一个重要的问题,但来自术中视野难以识别薄的周围神经,报告了神经损伤引起的功能障碍有。我们可以在神经色调中透耳旨在实现图像引导外科支持装置汽车(连贯的反斯托克斯拉曼散射 - 已经开发了硬质内窥镜。迄今为止汽车硬质内窥镜和深度学习的噪音通过使用缩小或分割来实现图像加快Ging速度和自我区域它已经证明了提取它。这在神经提取的学习中,它是通过曝光而获得的很长时间使用高信噪比(SN比率)图像但是,在实际使用的短时间内获得的低SN比率需要适应图像。在本报告中具有低SN比的图像的神经提取能力是固定的显示了评估量的结果。

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