論文の概要: Assessing YOLACT++ for real time and robust instance segmentation of
medical instruments in endoscopic procedures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15997v1
- Date: Tue, 30 Mar 2021 00:09:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-01 04:50:25.300442
- Title: Assessing YOLACT++ for real time and robust instance segmentation of
medical instruments in endoscopic procedures
- Title（参考訳）: 内視鏡手術におけるYOLACT++による医療機器のリアルタイムおよび堅牢なインスタンスセグメンテーションの評価
- Authors: Juan Carlos Angeles Ceron, Leonardo Chang, Gilberto Ochoa-Ruiz and
Sharib Ali
- Abstract要約: 腹腔鏡下器具の画像ベースの追跡は、コンピュータおよびロボット支援手術において基本的な役割を果たす。
これまで、医療機器のセグメンテーションなどの既存のモデルは、ほとんどが2段階の検出器に基づいている。
楽器のリアルタイムインスタンスセグメンテーションを可能にするYOLACTアーキテクチャへの注意メカニズムの追加を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5735035463793008
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Image-based tracking of laparoscopic instruments plays a fundamental role in
computer and robotic-assisted surgeries by aiding surgeons and increasing
patient safety. Computer vision contests, such as the Robust Medical Instrument
Segmentation (ROBUST-MIS) Challenge, seek to encourage the development of
robust models for such purposes, providing large, diverse, and annotated
datasets. To date, most of the existing models for instance segmentation of
medical instruments were based on two-stage detectors, which provide robust
results but are nowhere near to the real-time (5 frames-per-second (fps)at
most). However, in order for the method to be clinically applicable, real-time
capability is utmost required along with high accuracy. In this paper, we
propose the addition of attention mechanisms to the YOLACT architecture that
allows real-time instance segmentation of instrument with improved accuracy on
the ROBUST-MIS dataset. Our proposed approach achieves competitive performance
compared to the winner ofthe 2019 ROBUST-MIS challenge in terms of robustness
scores,obtaining 0.313 MI_DSC and 0.338 MI_NSD, while achieving real-time
performance (37 fps)
- Abstract（参考訳）: 腹腔鏡下手術器具の画像追跡は, 手術支援と患者安全性の向上により, 外科手術やロボット支援手術において重要な役割を担っている。
robust medical instrument segmentation (robust-mis) challengeのようなコンピュータビジョンコンテストは、このような目的のために堅牢なモデルの開発を奨励し、大規模で多様で注釈付きのデータセットを提供する。
これまでの医療機器のセグメント化のような既存のモデルのほとんどは、2段階の検出器に基づいており、堅牢な結果を提供するが、ほとんどの場合5フレーム/秒(fps)のリアルタイムに近い。
しかし, 本手法を臨床応用するためには, 精度の高いリアルタイム能力が必要である。
本稿では,ROBUST-MISデータセットの精度を向上した楽器のリアルタイムインスタンス分割を可能にするYOLACTアーキテクチャへのアテンション機構の追加を提案する。
提案手法は,2019 ROBUST-MIS チャレンジの勝者に対して,実時間性能 (37 fps) を達成しながら, 0.313 MI_DSC と 0.338 MI_NSD を得た。
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