OC-035 AUTOMATION OF HERNIA VOLUMES - SAC DETECTION AND HERNIA VOLUMETRY USING COMPUTER VISION AND DEEP LEARNING - PUSHING FRONTIERS
Rattachement africain : in. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Abstract Aim To identify the sac and defect using deep learning algorithms and to compute hernial sac volume in an automated fashion. Materials and methods 70 ventral hernia CT scans were used. Slices with hernia defect and sac were annotated using computer vision tools. 80% of the data was used for training and validation. 20% data was used for testing. We used a combination of 3D reconstruction algorithms and deep learning to train the models. The model output was compared to manual annotation by experts. Results The testing data showed that our novel algorithm was able tp estimate the defect with an accuracy of 90%. The mean IOU for detection of hernia sac was 88% and volume estimation accuracy was 85%. Conclusion A combination of supervised deep learning and 3D volumetry will increase the accuracy of volumetric indices and shorten the volume estimation time. In most parts of the world, the hernia sac volume is not calculated by the radiologist and the surgeon is left to estimate it using rudimentary means such as visual estimation. Automated hernia volumetry will play a major role in standardising hernia reports. We believe this is a pivotal step in creating actionable radiology reports that will help the surgeon assess the complexity and plan surgery.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- OC-035 AUTOMATION OF HERNIA VOLUMES - SAC DETECTION AND HERNIA VOLUMETRY USING COMPUTER VISION AND DEEP LEARNING - PUSHING FRONTIERS
- Date Crossref
- 01/05/2023
- Éditeur
- Oxford University Press (OUP)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Dr. Mehta's Children's Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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Grant Medical College and Sir Jamshedjee Jeejeebhoy Group of Hospitals pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Dayanand Medical College & Hospital General Surgery pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Sri Ramachandra Institute of Higher Education and Research pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Medical College and Hospital pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Dr Rengan's Surgical Centre & Dr Mehta's Hospitals General Surgery pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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General Surgery pays non établi dans la noticeInstitution
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Grant Medical College & JJ Group of Hospitals General Surgery pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Sri Ramachandra Medical College General Surgery pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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NH Hospital General Surgery pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
Dr. Mehta's Children's Hospital, Grant Medical College and Sir Jamshedjee Jeejeebhoy Group of Hospitals et General Surgery — Dayanand Medical College & Hospital, avec 7 autres affiliations.
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