Comparación de algoritmos detectores de puntos singulares para reconocimiento de objetos en vídeo quirúrgico.

García Barquero, Inés and Sánchez González, Patricia and Luna Serrano, Marta and Gómez Aguilera, Enrique J. (2012). Comparación de algoritmos detectores de puntos singulares para reconocimiento de objetos en vídeo quirúrgico.. In: "XXX Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica CASEIB 2012. Libro de actas", 19/11/2012 - 21/11/2012, San Sebastián, España. p. 108.

Description

Title: Comparación de algoritmos detectores de puntos singulares para reconocimiento de objetos en vídeo quirúrgico.
Author/s:
  • García Barquero, Inés
  • Sánchez González, Patricia
  • Luna Serrano, Marta
  • Gómez Aguilera, Enrique J.
Item Type: Presentation at Congress or Conference (Article)
Event Title: XXX Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica CASEIB 2012. Libro de actas
Event Dates: 19/11/2012 - 21/11/2012
Event Location: San Sebastián, España
Title of Book: XXX Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica CASEIB 2012. Libro de actas
Date: November 2012
Subjects:
Faculty: E.T.S.I. Telecomunicación (UPM)
Department: Tecnología Fotónica [hasta 2014]
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

El análisis de vídeo laparoscópico ofrece nuevas posibilidades a la navegación quirúrgica al garantizar una incorporación mínima de tecnología en quirófano, evitando así alterar la ergonomía y los flujos de trabajo de las intervenciones. Una de sus principales ventajas es que puede servir como fuente de datos para reconstruir tridimensionalmente la escena laparoscópica, lo que permite dotar al cirujano de la sensación de profundidad perdida en este tipo de cirugía. En el presente trabajo de investigación se comparan dos detectores de puntos singulares, SIFT y SURF, para estimar cuál de los dos podría integrarse en un algoritmo de cálculo de coordenadas 3D, MonoSLAM, basado en la detección y el seguimiento de estos puntos singulares en los fotogramas del vídeo. Los resultados obtenidos posicionan a SURF como la mejor opción gracias a su rapidez y a su mayor capacidad de discriminación entre estructuras anatómicas e instrumental quirúrgico.

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Item ID: 20480
DC Identifier: https://oa.upm.es/20480/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:20480
Deposited by: Memoria Investigacion
Deposited on: 06 Oct 2013 12:08
Last Modified: 21 Apr 2016 23:19
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