Eliminación de los efectos de humo en cirugía laparoscópica usando redes antagónicas generativas y el principio del canal oscuro

Cirugía y Cirujanos

Ulises Moya¹  Hugo A. Moreno²  Gerardo Flores²  Sebastián Salazar-Colores²  Luis A. Tavares de la Paz³  César J. Ortiz-Echeverri⁴ 

[1] Centro de Inteligencia Artificial, Gobierno del Estado de Jalisco y Universidad Autónoma de Guadalajara, Guadalajara, Jalisco, México;Centro de Investigaciones en Óptica, León, Guanajuato, México;Hospital Regional de Alta Especialidad del Bajío, León, Guanajuato. México;Universidad Autónoma de Querétaro, Facultad de Informática, Querétaro, Querétaro, Puebla;

关键词: Laparoscopia. Mejoramiento de imágenes. Eliminación de humo. Procesamiento de imágenes. Red antagónica generative.;   

DOI  :  10.24875/CIRU.20000951

来源: DOAJ

【 摘 要 】

Antecedentes: Durante la cirugía laparoscópica, la calidad de la imagen puede verse gravemente degradada por el humo quirúrgico causado por el uso de herramientas de disección de tejidos que reducen la visibilidad de los órganos y tejidos. Objetivo: Mejorar la visibilidad en cirugía laparoscópica mediante la combinación de técnicas de procesamiento de imágenes basadas en técnicas clásicas e inteligencia artificial. Método: Desarrollo de un enfoque híbrido para la eliminación de los efectos del humo quirúrgico, basado en la combinación del método del principio del canal oscuro (DCP, dark channel prior) y una arquitectura de red neuronal píxel a píxel conocida como red antagónica generativa (GAN, generative adversial network). Resultados: Los resultados experimentales han demostrado que el método propuesto logra un mejor rendimiento que los resultados individuales de DCP y GAN en cuanto a calidad de la restauración, obteniendo (según las métricas de la proporción máxima de señal a ruido [PSNR, Peak Signal-to-Noise Ratio] y el índice de similitud estructural [SSIM, Structural Similarity Index]) mejores resultados que otros métodos relacionados. Conclusiones: El enfoque propuesto disminuye los riesgos y el tiempo de la cirugía laparoscópica, ya que una vez que la red está correctamente entrenada, el sistema puede mejorar la visibilidad en tiempo real.

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