Fugu-MT 論文翻訳(概要): Automatic Operating Room Surgical Activity Recognition for Robot-Assisted Surgery

論文の概要: Automatic Operating Room Surgical Activity Recognition for Robot-Assisted Surgery

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.16166v1
Date: Mon, 29 Jun 2020 16:30:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-15 14:47:56.072289
Title: Automatic Operating Room Surgical Activity Recognition for Robot-Assisted Surgery
Title（参考訳）: ロボット支援手術における自動手術室動作認識
Authors: Aidean Sharghi, Helene Haugerud, Daniel Oh, Omid Mohareri
Abstract要約: ロボット支援手術における自動手術活動認識について検討した。 400本のフル長マルチパースペクティブビデオを含む,最初の大規模データセットを収集する。ビデオに最も認識され,臨床的に関係のある10のクラスで注釈を付ける。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1033115844630357
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Automatic recognition of surgical activities in the operating room (OR) is a key technology for creating next generation intelligent surgical devices and workflow monitoring/support systems. Such systems can potentially enhance efficiency in the OR, resulting in lower costs and improved care delivery to the patients. In this paper, we investigate automatic surgical activity recognition in robot-assisted operations. We collect the first large-scale dataset including 400 full-length multi-perspective videos from a variety of robotic surgery cases captured using Time-of-Flight cameras. We densely annotate the videos with 10 most recognized and clinically relevant classes of activities. Furthermore, we investigate state-of-the-art computer vision action recognition techniques and adapt them for the OR environment and the dataset. First, we fine-tune the Inflated 3D ConvNet (I3D) for clip-level activity recognition on our dataset and use it to extract features from the videos. These features are then fed to a stack of 3 Temporal Gaussian Mixture layers which extracts context from neighboring clips, and eventually go through a Long Short Term Memory network to learn the order of activities in full-length videos. We extensively assess the model and reach a peak performance of 88% mean Average Precision.
Abstract（参考訳）: 手術室(OR)における外科的活動の自動認識は、次世代のインテリジェントな手術装置とワークフローモニタリング/サポートシステムを作成するための鍵となる技術である。このようなシステムはORの効率を高める可能性があり、その結果、コストが低下し、患者へのケア提供が改善する。本稿では,ロボット支援手術における自動手術活動認識について検討する。我々は、Time-of-Flightカメラで捉えたさまざまなロボット手術症例から400本のフル長のマルチパースペクティブビデオを含む、最初の大規模データセットを収集した。ビデオに最も認識され,臨床的に関係のある10のクラスで注釈を付ける。さらに,最先端のコンピュータビジョン行動認識技術を調査し,環境やデータセットに適用する。まず、データセット上のクリップレベルのアクティビティ認識のためにInflated 3D ConvNet(I3D)を微調整し、ビデオから特徴を抽出する。これらの機能は、隣接するクリップからコンテキストを抽出し、最終的にLong Short Term Memoryネットワークを通過してフル長ビデオのアクティビティの順序を学習する3つのテンポラルガウス混合層に供給される。モデルを広範囲に評価し,平均精度88%のピーク性能を達成した。

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