論文の概要: Heidelberg Colorectal Data Set for Surgical Data Science in the Sensor Operating Room

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.03501v5
• Date: Tue, 23 Feb 2021 14:32:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 23:43:51.340373
• Title: Heidelberg Colorectal Data Set for Surgical Data Science in the Sensor Operating Room
• Title（参考訳）: センサー操作室における手術データ科学のためのHeidelberg大腸データセット
• Authors: Lena Maier-Hein, Martin Wagner, Tobias Ross, Annika Reinke, Sebastian Bodenstedt, Peter M. Full, Hellena Hempe, Diana Mindroc-Filimon, Patrick Scholz, Thuy Nuong Tran, Pierangela Bruno, Anna Kisilenko, Benjamin M\"uller, Tornike Davitashvili, Manuela Capek, Minu Tizabi, Matthias Eisenmann, Tim J. Adler, Janek Gr\"ohl, Melanie Schellenberg, Silvia Seidlitz, T. Y. Emmy Lai, B\"unyamin Pekdemir, Veith Roethlingshoefer, Fabian Both, Sebastian Bittel, Marc Mengler, Lars M\"undermann, Martin Apitz, Annette Kopp-Schneider, Stefanie Speidel, Hannes G. Kenngott, Beat P. M\"uller-Stich
• Abstract要約: 本稿では,Heidelberg Colorectal (HeiCo) データセットについて紹介する。 3種類の腹腔鏡下手術のために,手術室の医療機器から採取した30種類の腹腔鏡ビデオとそれに対応するセンサーデータからなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6276355161958829
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image-based tracking of medical instruments is an integral part of surgical data science applications. Previous research has addressed the tasks of detecting, segmenting and tracking medical instruments based on laparoscopic video data. However, the proposed methods still tend to fail when applied to challenging images and do not generalize well to data they have not been trained on. This paper introduces the Heidelberg Colorectal (HeiCo) data set - the first publicly available data set enabling comprehensive benchmarking of medical instrument detection and segmentation algorithms with a specific emphasis on method robustness and generalization capabilities. Our data set comprises 30 laparoscopic videos and corresponding sensor data from medical devices in the operating room for three different types of laparoscopic surgery. Annotations include surgical phase labels for all video frames as well as information on instrument presence and corresponding instance-wise segmentation masks for surgical instruments (if any) in more than 10,000 individual frames. The data has successfully been used to organize international competitions within the Endoscopic Vision Challenges 2017 and 2019.
• Abstract（参考訳）: 画像に基づく医療機器の追跡は、外科データ科学応用の不可欠な部分である。 これまでの研究では、腹腔鏡映像データに基づく医療機器の検出、セグメンテーション、追跡の課題に取り組んできた。 しかし、提案手法は、挑戦的な画像に適用してもまだ失敗する傾向にあり、訓練されていないデータによく当てはまらない。 本稿では,Heidelberg Colorectal (HeiCo)データセットを紹介し,医療機器検出とセグメンテーションアルゴリズムの総合的なベンチマークを可能にする最初の公開データセットである。 手術室の医療機器からの30種類の腹腔鏡映像と対応するセンサデータとを3種類の異なる腹腔鏡手術用データセットとした。 注釈には、全てのビデオフレームの手術段階のラベル、および10,000フレーム以上の手術用機器(もしあれば)の機器の存在に関する情報が含まれる。 このデータは、2017年と2019年の内視鏡的ビジョンチャレンジにおける国際コンペティションの開催に成功している。

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