論文の概要: Surgical Visual Domain Adaptation: Results from the MICCAI 2020 SurgVisDom Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.13644v1
• Date: Fri, 26 Feb 2021 18:45:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-01 13:51:07.448384
• Title: Surgical Visual Domain Adaptation: Results from the MICCAI 2020 SurgVisDom Challenge
• Title（参考訳）: 手術用視覚領域適応:MICCAI 2020 SurgVisDom Challengeの結果
• Authors: Aneeq Zia, Kiran Bhattacharyya, Xi Liu, Ziheng Wang, Satoshi Kondo, Emanuele Colleoni, Beatrice van Amsterdam, Razeen Hussain, Raabid Hussain, Lena Maier-Hein, Danail Stoyanov, Stefanie Speidel, and Anthony Jarc
• Abstract要約: この研究は、データプライバシの懸念を克服するために、手術における視覚領域適応の可能性を探究する。 特に,外科手術のバーチャルリアリティ(VR)シミュレーションのビデオを用いて,臨床ライクな環境下でのタスク認識アルゴリズムの開発を提案する。 課題参加者によって開発された視覚的ドメイン適応を解決するためのさまざまなアプローチのパフォーマンスを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.986124942784969
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Surgical data science is revolutionizing minimally invasive surgery by enabling context-aware applications. However, many challenges exist around surgical data (and health data, more generally) needed to develop context-aware models. This work - presented as part of the Endoscopic Vision (EndoVis) challenge at the Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI) 2020 conference - seeks to explore the potential for visual domain adaptation in surgery to overcome data privacy concerns. In particular, we propose to use video from virtual reality (VR) simulations of surgical exercises in robotic-assisted surgery to develop algorithms to recognize tasks in a clinical-like setting. We present the performance of the different approaches to solve visual domain adaptation developed by challenge participants. Our analysis shows that the presented models were unable to learn meaningful motion based features form VR data alone, but did significantly better when small amount of clinical-like data was also made available. Based on these results, we discuss promising methods and further work to address the problem of visual domain adaptation in surgical data science. We also release the challenge dataset publicly at https://www.synapse.org/surgvisdom2020.
• Abstract（参考訳）: 外科データサイエンスは、コンテキスト認識アプリケーションを有効にすることで、最小限の侵襲手術に革命を起こしています。 しかし、コンテキスト認識モデルを開発するために必要な外科的データ(および健康データ)には多くの課題があります。 この研究は、医療画像コンピューティングとコンピュータ支援介入(MICCAI)2020カンファレンスでの内視鏡ビジョン(EndoVis)チャレンジの一環として発表され、データプライバシーの懸念を克服するために手術における視覚領域適応の可能性を模索しています。 特に,バーチャルリアリティ(vr)シミュレーションによるロボット支援手術における手術訓練の映像を活用し,臨床的な作業認識のためのアルゴリズムを開発することを提案する。 課題参加者によって開発された視覚的ドメイン適応を解決するためのさまざまなアプローチのパフォーマンスを紹介します。 提案したモデルでは,VRデータだけでは意味のある動作に基づく特徴を学習できなかったが,少量の臨床的データも利用可能になった場合,有意に改善した。 これらの結果をもとに,手術データ科学における視覚領域適応の課題について,有望な手法とさらなる取り組みを検討する。 また、チャレンジデータセットをhttps://www.synapse.org/surgvisdom2020で公開しています。

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