Méthodes d'apprentissage profond pour la détection et la reconnaissance d'outils et d'activités chirurgicaux dans les vidéos laparoscopiques
Langue Anglais
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Auteur : Nwoye, Chinedu Innocent
Date de soutenance : 16-11-2021

Directeur(s) de thèse : Padoy, Nicolas - Mutter, Didier

Président : Navab, Nassir
Rapporteur(s) : Speidel, Stefanie - Sznitman, Raphaël

Établissement de soutenance : Strasbourg
Laboratoire : Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....)
École doctorale : École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....)
 
Discipline : Image et vision
Classification : Médecine et santé

Mots-clés libres : Apprentissage profond, Détection d'outils, Suivi d'outils, Interaction outil-tissu, Reconnaissance de triplet d'action, CholectT50, Supervision faible, Mécanisme d'attention
Mots-clés :
  • Robotique en médecine
  • Apprentissage profond
  • Chirurgie -- Informatique
Résumé : Nous abordons les deux problèmes de détection d'outils et de reconnaissance d'activité à grain fin en salle d'opération, qui sont essentielles pour le développement d'applications d'assistance chirurgicale. En tirant parti d'une supervision faible pour la modélisation temporelle et la localisation spatiale, nous proposons un modèle de détection et de suivi conjoint pour les instruments chirurgicaux, contournant le manque de jeu de données annotées spatialement. Pour une assistance plus utile de l'IA dans la salle d'opération, nous formalisons les activités chirurgicales sous forme de triplets de , et proposons plusieurs méthodes d'apprentissage en profondeur, qui tirent parti de l'activation de l'instrument, des mécanismes d'attention spatiale et sémantique, pour reconnaître les triplés directement à partir de vidéos. L'évaluation est effectuée sur des ensembles de données, que nous introduisons dans cette thèse, et donne des résultats de pointe pour ces tâches.
 
Type de contenu : Text
Format : PDF
 
Entrepôt d'origine : STAR : dépôt national des thèses électroniques françaises
Identifiant : 2021STRAD038
Type de ressource : Thèse