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https://hdl.handle.net/10216/113958
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.creator | Gil Martins Pinheiro | |
dc.date.accessioned | 2022-09-14T23:55:12Z | - |
dc.date.available | 2022-09-14T23:55:12Z | - |
dc.date.issued | 2018-07-13 | |
dc.date.submitted | 2018-07-31 | |
dc.identifier.other | sigarra:277404 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10216/113958 | - |
dc.description | Desde a sua introdução em 2001, as cápsulas endoscópicas tornaram-se o principal método para obter imagens do intestino - uma região de difícil acesso através de métodos de endoscopia tradicionais - revolucionando a maneira como os diagnósticos no campo das doenças do intestino delgado são feitos. Estas cápsulas com dimensões comparáveis a um comprimido vitamínico tiram partido de uma câmera wireless para criar vídeos de 8 a 10 horas do trato digestivo dos pacientes. Devido à longa duração dos vídeos produzidos, o diagnóstico humano é moroso, entediante e propício a erros. Para além disto, depois de encontrada uma lesão, a informação da sua localização é escassa e dependente de hardware externo, levando a que uma solução baseada apensa em software com precisão melhorada seja bastante desejada. Este trabalho advém desta necessidade e, tendo-a em mente, propomos a implementação de dois métodos baseados em deep-learning, visando melhorar em relação às limitações dos sistemas atuais de localização de cápsulas endoscópicas. Para treinar e testar as nossas redes neuronais, um dataset que contém 111 vídeos da cápsula PillCam SB3 e 338 da cápsula PillCam SB2 foi utilizado, cortesia do Centro Hospitalar do Porto (CHP). O primeiro método consiste numa simples estimação do deslocamento da cápsula ao longo do intestino delgado utilizando uma HomographyNet, uma abordagem de deep-learning supervisionado usada para o cálculo de homografias entre imagens. Já no segundo método uma posição relativa 3D da cápsula é fornecida ao longo do intestino delgado, recorrendo a um método não-supervisionado de deep-learning denominado SfMLearner. Este método combina uma DepthNet e uma PoseNet para aprender a profundidade da imagem e a posição da cápsula em simultâneo. | |
dc.description.abstract | Since its introduction in 2001, capsule endoscopy has become the leading screening method for the small bowel - a region not easily accessible with traditional endoscopy techniques - revolutionizing the way diagnostics work in the field of small bowel diseases. These capsules are vitamin-sized and leverage from a small wireless camera to create 8 to 10 hour videos of the patients digestive tract. Due to the long duration of the videos produced, the human-based diagnosis is elongated, tedious and error-prone. Moreover, once a lesion is found, the localization information is scarce and hardware dependent, entailing desirability for a software-only endoscopic capsule localization system with added precision. This work stems from this need and, bearing this in mind, we propose the implementation of two deep-learning based methods to improve upon the limitations of the techniques used so far for the capsule position estimation. To train and test our networks, a dataset of 111 PillCam SB3 and 338 PillCam SB2 videos were used, courtesy of Centro Hospitalar do Porto (CHP). The first method consists in a simple capsule displacement estimation throughout the small bowel utilizing HomographyNet, a deep learning supervised approach that is used for homography computation between images. (DeTone et al. (2016)) Differently, the second proposed method is intended to provide a 3D position along the small intestine, utilizing a deep learning unsupervised approach labeled SfMLearner, which takes advantage of a combination between a DepthNet and a PoseNet to learn depth and ego-motion from video simultaneously. (Zhou et al. (2017)) | |
dc.language.iso | eng | |
dc.rights | openAccess | |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ | |
dc.subject | Engenharia electrotécnica, electrónica e informática | |
dc.subject | Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering | |
dc.title | Visual Odometer on Videos of Endoscopic Capsules (VOVEC) | |
dc.type | Dissertação | |
dc.contributor.uporto | Faculdade de Engenharia | |
dc.identifier.tid | 202114732 | |
dc.subject.fos | Ciências da engenharia e tecnologias::Engenharia electrotécnica, electrónica e informática | |
dc.subject.fos | Engineering and technology::Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering | |
thesis.degree.discipline | Mestrado Integrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores | |
thesis.degree.grantor | Faculdade de Engenharia | |
thesis.degree.grantor | Universidade do Porto | |
thesis.degree.level | 1 | |
Appears in Collections: | FEUP - Dissertação |
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277404.pdf | Visual Odometer on Videos of Endoscopic Capsules (VOVEC) | 20.83 MB | Adobe PDF | View/Open |
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