論文の概要: Image Compositing for Segmentation of Surgical Tools without Manual Annotations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.09528v1
• Date: Thu, 18 Feb 2021 18:14:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-19 14:18:44.665741
• Title: Image Compositing for Segmentation of Surgical Tools without Manual Annotations
• Title（参考訳）: 手動アノテーションを伴わない手術器具の分割のための画像合成
• Authors: Luis C. Garcia-Peraza-Herrera, Lucas Fidon, Claudia D'Ettorre, Danail Stoyanov, Tom Vercauteren, Sebastien Ourselin
• Abstract要約: 特殊効果による手法を活用し、現実的なトレーニングデータセットの作成を自動化することを提案する。 クロマキーの上にサンプル手術器具を置くことにより、前景データをキャプチャする。 背景データは、楽器を含まないビデオの収集によって取得される。 半合成データのみを用いてバニラU-Netをトレーニングし、簡単な後処理を適用することで、公開可能な実データセットでトレーニングされた同じネットワークの結果と一致できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.05087029666444
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Producing manual, pixel-accurate, image segmentation labels is tedious and time-consuming. This is often a rate-limiting factor when large amounts of labeled images are required, such as for training deep convolutional networks for instrument-background segmentation in surgical scenes. No large datasets comparable to industry standards in the computer vision community are available for this task. To circumvent this problem, we propose to automate the creation of a realistic training dataset by exploiting techniques stemming from special effects and harnessing them to target training performance rather than visual appeal. Foreground data is captured by placing sample surgical instruments over a chroma key (a.k.a. green screen) in a controlled environment, thereby making extraction of the relevant image segment straightforward. Multiple lighting conditions and viewpoints can be captured and introduced in the simulation by moving the instruments and camera and modulating the light source. Background data is captured by collecting videos that do not contain instruments. In the absence of pre-existing instrument-free background videos, minimal labeling effort is required, just to select frames that do not contain surgical instruments from videos of surgical interventions freely available online. We compare different methods to blend instruments over tissue and propose a novel data augmentation approach that takes advantage of the plurality of options. We show that by training a vanilla U-Net on semi-synthetic data only and applying a simple post-processing, we are able to match the results of the same network trained on a publicly available manually labeled real dataset.
• Abstract（参考訳）: 手動、ピクセル精度、画像セグメンテーションラベルの作成は面倒で時間がかかる。 これは多くの場合、外科的シーンにおける楽器背景セグメンテーションのための深い畳み込みネットワークのトレーニングなど、大量のラベル付き画像が必要な場合、レート制限要因です。 このタスクには、コンピュータビジョンコミュニティの業界標準に匹敵する大規模なデータセットは使用できない。 この問題を回避するために,特殊効果を生かした技術を活用して,視覚的魅力ではなく,トレーニングパフォーマンスを目標としたリアルなトレーニングデータセットの自動作成を提案する。 前景データをクロマキー(a.k.a.)上にサンプル外科器具を置くことにより取得する。 グリーンスクリーン) 制御された環境では、関連する画像セグメントの抽出が簡単になる。 機器やカメラを動かして光源を変調することで、複数の照明条件や視点をシミュレーションで捉えて導入することができます。 背景データは、楽器を含まないビデオの収集によって取得される。 既存の楽器のない背景ビデオがない場合は、オンラインで自由に利用可能な手術介入ビデオから手術器具を含まないフレームを選択するだけで、最小限のラベリングが必要となる。 組織上で楽器をブレンドするための異なる方法を比較し,複数の選択肢を生かした新しいデータ拡張手法を提案する。 半合成データのみを用いてバニラU-Netをトレーニングし、簡単な後処理を適用することで、公開可能な実データセットでトレーニングされた同じネットワークの結果と一致できることを示す。

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