論文の概要: Synthetic and Real Inputs for Tool Segmentation in Robotic Surgery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.09107v2
• Date: Sun, 26 Jul 2020 08:27:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-09 13:38:50.003969
• Title: Synthetic and Real Inputs for Tool Segmentation in Robotic Surgery
• Title（参考訳）: ロボット手術におけるツールセグメンテーションのための合成と実入力
• Authors: Emanuele Colleoni, Philip Edwards, Danail Stoyanov
• Abstract要約: 腹腔鏡画像と組み合わせたロボットキネマティックデータを用いてラベル付け問題を緩和できる可能性が示唆された。 腹腔鏡画像とシミュレーション画像の並列処理のための新しい深層学習モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.562627972607892
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic tool segmentation in surgical videos is important for surgical scene understanding and computer-assisted interventions as well as for the development of robotic automation. The problem is challenging because different illumination conditions, bleeding, smoke and occlusions can reduce algorithm robustness. At present labelled data for training deep learning models is still lacking for semantic surgical instrument segmentation and in this paper we show that it may be possible to use robot kinematic data coupled with laparoscopic images to alleviate the labelling problem. We propose a new deep learning based model for parallel processing of both laparoscopic and simulation images for robust segmentation of surgical tools. Due to the lack of laparoscopic frames annotated with both segmentation ground truth and kinematic information a new custom dataset was generated using the da Vinci Research Kit (dVRK) and is made available.
• Abstract（参考訳）: 手術映像のセマンティックツールセグメンテーションは,手術シーン理解やコンピュータ支援の介入,ロボット自動化の開発に重要である。 この問題は、様々な照明条件、出血、煙、閉塞がアルゴリズムの堅牢性を低下させる可能性があるため、難しい。 ディープラーニングモデルの学習のためのラベル付きデータはまだ意味的手術用機器のセグメンテーションに不足しており,本稿では,ラパロスコープ画像と結合したロボットキネマティックデータを用いてラパロスコープ問題を軽減することが可能であることを示す。 本稿では,手術器具のロバスト分割のための腹腔鏡およびシミュレーション画像の並列処理のための新しい深層学習モデルを提案する。 セグメンテーションとキネマティック情報の両方に注釈を付けた腹腔鏡フレームの欠如により、da Vinci Research Kit (dVRK)を使用して新しいカスタムデータセットが生成され、利用可能になった。

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