Removal of smoke effects in laparoscopic surgery via adversarial neural network and the dark channel prior.

BACKGROUND: In laparoscopic surgery, image quality can be severely degraded by surgical smoke caused by the use of tissue dissection tools that reduce the visibility of the observed organs and tissues. OBJECTIVE: Improve visibility in laparoscopic surgery by combining image processing techniques based on classical methods and artificial intelligence. METHOD: Development of a hybrid approach to eliminating the effects of surgical smoke, based on the combination of the dark channel prior (DCP) method and a pixel-to-pixel neural network architecture known as a generative adversarial network (GAN). RESULTS: Experimental results have shown that the proposed method achieves better performance than individual DCP and GAN results in terms of restoration quality, obtaining (according to PSNR and SSIM index metrics) better results than some related state-of-the-art methods. CONCLUSIONS: The proposed approach decreases the risks and time of laparoscopic surgery because once the network is trained, the system can improve real-time visibility.

ANTECEDENTES: Durante la cirugía laparoscópica, la calidad de la imagen puede verse gravemente degradada por el humo quirúrgico causado por el uso de herramientas de disección de tejidos que reducen la visibilidad de los órganos y tejidos. OBJETIVO: Mejorar la visibilidad en cirugía laparoscópica mediante la combinación de técnicas de procesamiento de imágenes basadas en técnicas clásicas e inteligencia artificial. MÉTODO: Desarrollo de un enfoque híbrido para la eliminación de los efectos del humo quirúrgico, basado en la combinación del método del principio del canal oscuro (DCP, dark channel prior) y una arquitectura de red neuronal píxel a píxel conocida como red antagónica generativa (GAN, generative adversial network). RESULTADOS: Los resultados experimentales han demostrado que el método propuesto logra un mejor rendimiento que los resultados individuales de DCP y GAN en cuanto a calidad de la restauración, obteniendo (según las métricas de la proporción máxima de señal a ruido [PSNR, Peak Signal-to-Noise Ratio] y el índice de similitud estructural [SSIM, Structural Similarity Index]) mejores resultados que otros métodos relacionados. CONCLUSIONES: El enfoque propuesto disminuye los riesgos y el tiempo de la cirugía laparoscópica, ya que una vez que la red está correctamente entrenada, el sistema puede mejorar la visibilidad en tiempo real.

Resultados del reemplazo total de rodilla mínimanente invasivo comparados con reemplazo total de rodilla convencional en la Fundación Santa Fé de Bogotá / Results of total knee replacement minimally invasive compared with conventional total knee replacement in the Fundación Santa Fe de Bogota

Introducción: El reemplazo total de rodilla (RTR) es realizado tradicionalmente con incisión de aproximadamente 18 cms, evertiendo la patela y desinsertando el vasto interno. La cirugía mínimamente invasiva (MIS) es realizada con incisión promedio de 8 cms sin evertir la patela ni desinsertando el vasto interno. Métodos: Durante el 2005 se realizaron 26 RTR con técnica MIS. Este estudio muestra los resultados del RTR con MIS, en nuestra institución. Tomando además cuatro variables de desenlace comparadas en 26 pacientes de incisión convencional ajustados según sus características demográficas. Resultados: La herida promedio del Miss fue 9.7cms, el sangrado promedio fue 242 cc en Mis y 534 cc en convencional (P<0.05), tiempo quirúrgico fue 169 minutos para MIS y 157 para convencional, movilidad promedio al tercer mes 122 º para MIS y 112º para convencional (P<0.05).