論文の概要: Using Computer Vision to Automate Hand Detection and Tracking of Surgeon Movements in Videos of Open Surgery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.06948v1
• Date: Sun, 13 Dec 2020 03:10:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-09 19:54:09.340581
• Title: Using Computer Vision to Automate Hand Detection and Tracking of Surgeon Movements in Videos of Open Surgery
• Title（参考訳）: コンピュータビジョンを用いた開手術ビデオにおける手の動き検出と追跡の自動化
• Authors: Michael Zhang, Xiaotian Cheng, Daniel Copeland, Arjun Desai, Melody Y. Guan, Gabriel A. Brat, and Serena Yeung
• Abstract要約: コンピュータビジョンの進歩を活かし,外科手術の映像解析に自動的アプローチを導入する。 オブジェクト検出のための最先端の畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを使用して、開手術ビデオの操作手を検出する。 本モデルの操作手の空間的検出は、既存の手検出データセットを用いて達成した検出を大幅に上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.095095522269352
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Open, or non-laparoscopic surgery, represents the vast majority of all operating room procedures, but few tools exist to objectively evaluate these techniques at scale. Current efforts involve human expert-based visual assessment. We leverage advances in computer vision to introduce an automated approach to video analysis of surgical execution. A state-of-the-art convolutional neural network architecture for object detection was used to detect operating hands in open surgery videos. Automated assessment was expanded by combining model predictions with a fast object tracker to enable surgeon-specific hand tracking. To train our model, we used publicly available videos of open surgery from YouTube and annotated these with spatial bounding boxes of operating hands. Our model's spatial detections of operating hands significantly outperforms the detections achieved using pre-existing hand-detection datasets, and allow for insights into intra-operative movement patterns and economy of motion.
• Abstract（参考訳）: 開腹手術または非腹腔鏡手術は手術室の手順の大部分を占めるが、客観的に評価するツールはほとんど存在しない。 現在の取り組みは、人間の専門家による視覚的評価である。 我々はコンピュータビジョンの進歩を活用して,手術の映像解析に自動化アプローチを導入する。 オブジェクト検出のための最先端の畳み込みニューラルネットワークアーキテクチャを使用して、開手術ビデオの操作手を検出する。 モデル予測と高速物体追跡器を組み合わせることで、外科医固有の手追跡を可能にする自動評価が拡張された。 モデルをトレーニングするために、私たちはyoutubeのオープン手術の公開ビデオを使用して、手術の手の空間的なバウンディングボックスに注釈を付けました。 本モデルでは,手の動きの空間的検出は,既存の手検出データセットによる検出を著しく上回り,術中動作パターンや運動経済の把握を可能にする。

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