Обухова Наталия Александровна – доктор технических наук (2009), зав. кафедрой телевидения и видеотехники
ул. Профессора Попова, д. 5 Ф, Санкт-Петербург, 197022
Nataliia A. Obukhova, Dr Sci. (Eng.) (2009), Head of Television and Video Equipment Department
5 F, Professor Popov St., St Petersburg 197022
Ян Синь – магистр по направлению "Радиотехника" (2020), аспирант кафедры телевидения и видеотехники
ул. Профессора Попова, д. 5 Ф, Санкт-Петербург, 197022
Xin Yang, Master on Radio Engineering (2020), Postgraduate Student at Television and Video Equipment Department
5 F, Professor Popov St., St Petersburg 197022
Введение. В настоящее время технология флуоресцентной визуализации в ближнем инфракрасном диапазоне широко применяется при проведении лапароскопических операций. Основой технологии является сегментация области флуоресценции на изображениях, полученных в ближнем инфракрасном диапазоне (БИК-изображениях). Для повышения качества и эффективности навигации необходимо разработать автоматический метод, позволяющий сегментировать флуоресцентные области на БИК-изображениях с максимальной точностью.
Цель работы. Повышение точности автоматической сегментации флуоресцентных изображений, полученных в ближнем инфракрасном диапазоне.
Материалы и методы. Предложенный метод состоит из двух этапов. На первом этапе выполняется предварительная сегментация изображения на основе адаптивного порога, найденного по методу Оцу. На втором этапе сегментированная область уточняется с помощью взвешенного метода Оцу. Главной особенностью метода является автоматическое определение параметра α, являющегося ключевым для эффективной работы взвешенного метода Оцу. Экспериментальное исследование метода было выполнено на реальных лапароскопических изображениях, общее число изображений в исследовании – 276. Значение ошибки сегментации (метрика ME – misclassification error) было использовано для оценки качества работы предложенного метода.
Результаты. Среднее значение ошибки сегментации (метрика ME) предложенного метода составляет 10.4 %, а традиционного метода Оцу – 27.1%.
Заключение. По сравнению с традиционным методом Оцу использование разработанного метода позволяет повысить точность сегментации флуоресцентных изображений. Это обеспечивает высокую чувствительность и специфичность при проведении диагностики и позволяет реализовать более эффективную навигацию в процессе лапароскопической операции.
Introduction. Near-infrared fluorescence imaging technology is widely used in laparoscopic surgery. Intraoperative fluorescence navigation is based on accurate segmentation of fluorescent regions in near-infrared images (NIR images), thus increasing the accuracy and safety of surgical intervention. Moreover, it is an important auxiliary technology for laparoscopic surgery. Therefore, the search for an automatic method that allows for accurate segmentation of fluorescent regions in NIR images can contribute to an improved efficiency of intraoperative navigation.
Aim. Development of a method for automatic segmentation of fluorescent images obtained in the near infrared range.
Materials and methods. The proposed method consists of two stages. At the first stage, a preliminary segmentation of the image is performed based on the adaptive threshold found by Otsu’s method. At the second stage, the segmented area is refined using Otsu’s weighted method. The main advantage of the proposed method consists in the automatic determination of parameter α, which determines the performance of Otsu’s weighted method. Experiments were carried out using 276 actual laparoscopic images. The metric misclassification error (ME) was used to assess the quality of segmentation.
Results. The average ME of the proposed method was found to be 10.4 %, compared to that obtained by the conventional Otsu’s method of 27.1 %.
Conclusion. In comparison with Otsu’s method, the developed method shows an increased efficiency and accuracy of fluorescent image segmentation. This allows for a higher diagnostic accuracy and a more efficient navigation during laparoscopic surgery.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.