論文の概要: ESAD: Endoscopic Surgeon Action Detection Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.07164v1
• Date: Fri, 12 Jun 2020 13:22:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 04:36:18.665235
• Title: ESAD: Endoscopic Surgeon Action Detection Dataset
• Title（参考訳）: esad:内視鏡的手術行動検出データセット
• Authors: Vivek Singh Bawa, Gurkirt Singh, Francis KapingA, Inna Skarga-Bandurova, Alice Leporini, Carmela Landolfo, Armando Stabile, Francesco Setti, Riccardo Muradore, Elettra Oleari, Fabio Cuzzolin
• Abstract要約: 本研究の目的は,外科医の動作を意識させることで,手術支援ロボットをより安全にすることである。 実世界の内視鏡的ビデオにおいて,外科的行動検出のための挑戦的なデータセットを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.531648619593572
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we take aim towards increasing the effectiveness of surgical assistant robots. We intended to make assistant robots safer by making them aware about the actions of surgeon, so it can take appropriate assisting actions. In other words, we aim to solve the problem of surgeon action detection in endoscopic videos. To this, we introduce a challenging dataset for surgeon action detection in real-world endoscopic videos. Action classes are picked based on the feedback of surgeons and annotated by medical professional. Given a video frame, we draw bounding box around surgical tool which is performing action and label it with action label. Finally, we presenta frame-level action detection baseline model based on recent advances in ob-ject detection. Results on our new dataset show that our presented dataset provides enough interesting challenges for future method and it can serveas strong benchmark corresponding research in surgeon action detection in endoscopic videos.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,手術補助ロボットの有効性を高めることを目的としている。 我々は,外科医の動作を意識させることで,補助ロボットをより安全にすることを目的としていた。 言い換えれば,内視鏡ビデオにおける外科医の行動検出の問題を解決することを目的としている。 そこで本研究では,実世界の内視鏡映像における外科医行動検出のための難易度データセットを提案する。 アクションクラスは外科医のフィードバックに基づいて選択され、医療専門家によって注釈付けされる。 ビデオフレームが与えられた場合、手術用ツールの周りにバウンディングボックスを描き、アクションラベルでラベル付けする。 最後に,最近のオブジェクト検出の進歩に基づくフレームレベル動作検出ベースラインモデルを提案する。 新しいデータセットの結果から,提案するデータセットは今後の方法に十分興味深い課題をもたらし,内視鏡的ビデオにおける外科医の行動検出における強力なベンチマーク対応研究に有用であることが示された。

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