RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Detección de instrumentos quirúrgicos en imágenes para cirugía laparoscópica robotizada
A1 Sanz Gobernado, Daniel
A2 Universidad de Valladolid. Escuela de Ingenierías Industriales
K1 Cirugía laparoscópica
K1 Redes Neuronales Convolucionales
K1 YOLO
K1 MATLAB
K1 Detección de objetos en imágenes
K1 Gasa
K1 Instrumental quirúrgico
K1 3311.10 Instrumentos Médicos
AB El objetivo del actual proyecto es el desarrollar un algoritmo de inteligenciaartificial que, a partir del procesamiento de imágenes, sea capaz delseguimiento y detección de instrumental quirúrgico y gasas en operacioneslaparoscópicas. Dicho algoritmo será integrado en un robot quirúrgico que lepermitirá colaborar con el cirujano con una mayor autonomía. La detección yseguimiento del material quirúrgico evitará adicionalmente que se densituaciones de gasas accidentalmente retenidas en el interior del cuerpo,evitando así este error que puede tener consecuencias fatales para el paciente.En los algoritmos de seguimiento implementados en este TFG, se ha intentadocomparar distintos tipos de redes neuronales convolucionales, buscando unosresultados lo más precisos posibles junto con velocidades de procesamientoaltas y/o en tiempo realPalabras claveCirugía laparoscópica; Redes Neuronales Convolucionales; YOLO; MATLAB;Detección de objetos en imágenes; Gasa; Instrumental quirúrgico.AbstractThe aim of the current proyect is to develop an artificial intelligence algorithmthat, from image processing, could be able to detect and automatic monitorgauzes and surgical instruments on laparoscopic surgeries. This algorithm willbe integrated into surgical robot which will allow to collaborate with the surgeonwith greater autonomy. The detection and automatic monitor of surgicalmaterial will additionally avoid situations of accidental retained surgicalmaterial inside the patient´s body, avoiding this way this error that could bringfatal consequences for the patient.On the monitoring algorithms implemented on this Final Proyect, it was tried tocompare different types of convolutional neural networks, looking for the mostaccurate possible results along with high and/or real-time processing speeds.KeywordsLaparoscopic surgery; Convolutional Neural Networks; YOLO; MATLAB; Objectdetection in images; Gauze; Surgical instruments.
YR 2021
FD 2021
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/47195
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/47195
LA spa
NO Departamento de Ingeniería de Sistemas y Automática
DS UVaDOC
RD 16-jul-2024