Fugu-MT 論文翻訳(概要): 2020 CATARACTS Semantic Segmentation Challenge

論文の概要: 2020 CATARACTS Semantic Segmentation Challenge

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.10965v1
Date: Thu, 21 Oct 2021 08:26:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-10-22 18:29:17.317795
Title: 2020 CATARACTS Semantic Segmentation Challenge
Title（参考訳）: 2020 CATARACTSセマンティックセグメンテーションチャレンジ
Authors: Imanol Luengo, Maria Grammatikopoulou, Rahim Mohammadi, Chris Walsh, Chinedu Innocent Nwoye, Deepak Alapatt, Nicolas Padoy, Zhen-Liang Ni, Chen-Chen Fan, Gui-Bin Bian, Zeng-Guang Hou, Heonjin Ha, Jiacheng Wang, Haojie Wang, Dong Guo, Lu Wang, Guotai Wang, Mobarakol Islam, Bharat Giddwani, Ren Hongliang, Theodoros Pissas, Claudio Ravasio Martin Huber, Jeremy Birch, Joan M.Nunez Do Rio, Lyndon da Cruz, Christos Bergeles, Hongyu Chen, Fucang Jia, Nikhil KumarTomar, Debesh Jha, Michael A. Riegler, Pal Halvorsen, Sophia Bano, Uddhav Vaghela, Jianyuan Hong, Haili Ye, Feihong Huang, Da-Han Wang, Danail Stoyanov
Abstract要約: 2017年、CATARACTS (Challenge on Automatic Tool for cataRACT Surgery) は50個の白内障手術用ビデオを公開した。 2020年、私たちはCATARACTSトレーニングセットの25の動画から採取された4670枚の画像に対して、解剖学と計器に関するピクセル単位のセマンティックアノテーションをリリースした。
参考スコア（独自算出の注目度）: 24.668100973742813
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Surgical scene segmentation is essential for anatomy and instrument localization which can be further used to assess tissue-instrument interactions during a surgical procedure. In 2017, the Challenge on Automatic Tool Annotation for cataRACT Surgery (CATARACTS) released 50 cataract surgery videos accompanied by instrument usage annotations. These annotations included frame-level instrument presence information. In 2020, we released pixel-wise semantic annotations for anatomy and instruments for 4670 images sampled from 25 videos of the CATARACTS training set. The 2020 CATARACTS Semantic Segmentation Challenge, which was a sub-challenge of the 2020 MICCAI Endoscopic Vision (EndoVis) Challenge, presented three sub-tasks to assess participating solutions on anatomical structure and instrument segmentation. Their performance was assessed on a hidden test set of 531 images from 10 videos of the CATARACTS test set.
Abstract（参考訳）: 外科的シーンセグメンテーションは解剖学や計測器の局在に必須であり、手術中の組織-組織間相互作用の評価にも利用できる。 2017年、the challenge on automatic tool annotation for cataract surgery (cataracts) が50本の白内障手術ビデオをリリースした。これらのアノテーションにはフレームレベルの楽器の存在情報が含まれていた。 2020年、私たちはCATARACTSトレーニングセットの25の動画から採取された4670枚の画像に対して、解剖学と計器に関するピクセル単位のセマンティックアノテーションをリリースした。 2020 CATARACTS Semantic Segmentation Challengeは、2020 MICCAIendoscopic Vision (EndoVis) Challengeのサブチャレンジであり、解剖学的構造と機器セグメンテーションに関する参加ソリューションを評価するための3つのサブタスクを提示した。彼らのパフォーマンスは、CATARACTSテストセットの10ビデオから531枚の画像が隠されたテストセットで評価された。

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