Instruments Segmentation in X-ray Fluoroscopic Images for Endoscopic Retrograde Cholangio Pancreatography - Sorbonne Université
Article Dans Une Revue Studies in Health Technology and Informatics Année : 2022

Instruments Segmentation in X-ray Fluoroscopic Images for Endoscopic Retrograde Cholangio Pancreatography

Résumé

In this work, we propose a method to segment endoscope and guidewire from 2D X-ray fluoroscopic images of an endoscopic retrograde cholangiopancreatography (ERCP). We used an improved U-Net model. We obtained a Dice score of 0.94±0.05 for endoscope segmentation and a Hausdorff distance of 24.26 pixels for the guidewire segmentation. These preliminary results pave the way for further applications aiming at aiding the medical procedure.

Mots clés

ERCP X-Ray Fluoroscopy U-Net

Domaines

Informatique [cs]
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https://hal.sorbonne-universite.fr/hal-03684463

Soumis le : mercredi 1 juin 2022-14:03:45

Dernière modification le : mercredi 30 octobre 2024-13:34:10

Archivage à long terme le : vendredi 2 septembre 2022-19:11:27

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Dates et versions

hal-03684463 , version 1 (01-06-2022)

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Citer

Garance Martin, Saad El-Madafri, Aymeric Becq, Jérôme Szewczyk, Isabelle Bloch. Instruments Segmentation in X-ray Fluoroscopic Images for Endoscopic Retrograde Cholangio Pancreatography. Studies in Health Technology and Informatics, 2022, Studies in Health Technology and Informatics, 294, pp.133-134. ⟨10.3233/shti220416⟩. ⟨hal-03684463⟩

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