論文の概要: Adaptation of Surgical Activity Recognition Models Across Operating Rooms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.03083v1
• Date: Thu, 7 Jul 2022 04:41:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-09 02:54:58.788830
• Title: Adaptation of Surgical Activity Recognition Models Across Operating Rooms
• Title（参考訳）: 手術室における手術活動認識モデルの適応
• Authors: Ali Mottaghi, Aidean Sharghi, Serena Yeung, Omid Mohareri
• Abstract要約: 手術室における手術活動認識モデルの一般化可能性について検討した。 外科的活動認識モデルの性能を向上させるための新しい領域適応法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.625208343893911
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automatic surgical activity recognition enables more intelligent surgical devices and a more efficient workflow. Integration of such technology in new operating rooms has the potential to improve care delivery to patients and decrease costs. Recent works have achieved a promising performance on surgical activity recognition; however, the lack of generalizability of these models is one of the critical barriers to the wide-scale adoption of this technology. In this work, we study the generalizability of surgical activity recognition models across operating rooms. We propose a new domain adaptation method to improve the performance of the surgical activity recognition model in a new operating room for which we only have unlabeled videos. Our approach generates pseudo labels for unlabeled video clips that it is confident about and trains the model on the augmented version of the clips. We extend our method to a semi-supervised domain adaptation setting where a small portion of the target domain is also labeled. In our experiments, our proposed method consistently outperforms the baselines on a dataset of more than 480 long surgical videos collected from two operating rooms.
• Abstract（参考訳）: 自動手術活動認識は、よりインテリジェントな手術装置とより効率的なワークフローを可能にする。 新しい手術室におけるこのような技術の統合は、患者へのケア提供を改善し、コストを削減できる可能性がある。 最近の研究は, 外科的活動認識において有望な成果を上げているが, これらのモデルの一般化性の欠如は, この技術の大規模導入における重要な障壁の1つである。 本研究では手術室における手術活動認識モデルの一般化可能性について検討する。 そこで本稿では,未収録ビデオのみを有する手術室における手術活動認識モデルの性能向上のための新しい領域適応手法を提案する。 提案手法は,ビデオクリップをラベル付けしていない場合の擬似ラベルを生成し,ビデオクリップの強化版上でモデルを訓練する。 提案手法を半教師付き領域適応設定に拡張し,対象領域のごく一部をラベル付けする。 実験では,2つの手術室から収集した480本以上の手術映像のデータセットにおいて,提案手法は一貫してベースラインを上回っている。

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