Deep learning-based monocular placental pose estimation: towards collaborative robotics in fetoscopy.

Ahmad, Mirza Awais; Ourak, Mouloud; Gruijthuijsen, Caspar; Deprest, Jan; Vercauteren, Tom; Vander Poorten, Emmanuel

Ahmad, Mirza Awais; Ourak, Mouloud; Gruijthuijsen, Caspar; Deprest, Jan; Vercauteren, Tom; Vander Poorten, Emmanuel.

Afiliação

Ahmad MA; Department of Mechanical Engineering, KU Leuven, Leuven, Belgium. mirzaawais.ahmad@kuleuven.be.
Ourak M; Department of Mechanical Engineering, KU Leuven, Leuven, Belgium.
Gruijthuijsen C; Department of Mechanical Engineering, KU Leuven, Leuven, Belgium.
Deprest J; Department of Development and Regeneration, KU Leuven, Leuven, Belgium.
Vercauteren T; Department of Obstetrics and Gynaecology, UZ Leuven, Leuven, Belgium.
Vander Poorten E; School of Biomedical Engineering and Imaging Sciences, King's College London, London, UK.

Int J Comput Assist Radiol Surg ; 15(9): 1561-1571, 2020 Sep.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-32350788

Assuntos

Aprendizado Profundo; Transfusão Feto-Fetal/cirurgia; Fetoscopia/instrumentação; Fotocoagulação a Laser/instrumentação; Placenta/cirurgia; Robótica; Cirurgia Assistida por Computador/instrumentação; Simulação por Computador; Feminino; Humanos; Terapia a Laser; Movimento (Física); Redes Neurais de Computação; Gravidez; Reprodutibilidade dos Testes

Palavras-chave

Convolutional neural networks; Deep learning; Fetoscopy; Orientation estimation; Robot assisted surgery; Shared control

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Texto completo: 1 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Placenta / Robótica / Fotocoagulação a Laser / Cirurgia Assistida por Computador / Transfusão Feto-Fetal / Fetoscopia / Aprendizado Profundo Idioma: En Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article

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