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上下文摄像机：具有创意的桥接上下文意识...
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通过声源本地化手术中的空间上下文意识
摘要。背景意识和场景理解是计算机辅助和机器人手术中智能系统开发的组成部分。尽管大多数系统主要利用视觉数据进行场景理解，但最新的概念证明已展示了声学的大量，用于检测和分析与典型的噪声排放相关的手术活动。但是，尚未有效地用于手术中的定位任务，这对于获得对场景的全面理解至关重要。在这项工作中，我们介绍了可以揭示声学活动及其在手术领域的位置的新型声源定位概念（SSL），因此提供了对患者和医疗设备的外科手术人员的相互作用的见解。我们通过在两个概念验证本地化任务中使用声学摄像头解释声音活动热图，表明了这一概念的潜力。对于对象检测任务，我们以86.07％的0.5 IOU实现AP，平均欧几里得距离为13。70±14。65个PX在图像分辨率为1100x825 PX的图像分辨率，用于关键点检测任务。基于这些结果，我们认为声学事件的本地化具有外科手术理解的巨大潜力，为未来手术室中的多模式感应解决方案打开了许多新的研究方向。据作者的最佳知识，这是在医学背景下利用SSL的第一项作品。
上下文意识到脑肿瘤细分的深度学习...
脑肿瘤是大脑中癌细胞的不受控制的生长。肿瘤的准确分割和分类对于随后的预后和治疗计划至关重要。这项工作提出了有关使用结构多模式磁共振图像（MMRI）的脑肿瘤分割，亚型分类和总生存预测的深入学习的上下文学习。我们首先提出了3D上下文意识深度学习，该学习认为放射学MMRI图像子区域中肿瘤位置的不确定性以获得肿瘤分割。然后，我们将常规的3D卷积神经网络（CNN）应用于肿瘤段，以实现肿瘤亚型分类。最后，我们使用深度学习和机器学习的混合方法进行生存预测。为了评估性能，我们将提出的方法应用于2019年多模式脑肿瘤分割挑战（BRATS 2019）数据集，以进行肿瘤分割和整体生存预测，以及计算精度医学放射学-Pathology（CPM- rad Path）对脑肿瘤分类2019年对Tumor Classification for Tumor Classification的数据集。我们还基于流行的评估指标，例如骰子得分系数，Hausdorff距离（HD95）（HD95），分类准确性和均方误差，进行广泛的绩效评估。结果表明，所提出的方法分别提供了稳健的肿瘤分割和存活预测。此外，在2019年CPM-Radpath全球挑战的测试阶段，肿瘤分类导致这项工作排名第二。