論文の概要: LapSeg3D: Weakly Supervised Semantic Segmentation of Point Clouds Representing Laparoscopic Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07418v1
• Date: Fri, 15 Jul 2022 11:57:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-18 13:15:43.607985
• Title: LapSeg3D: Weakly Supervised Semantic Segmentation of Point Clouds Representing Laparoscopic Scenes
• Title（参考訳）: LapSeg3D:腹腔鏡像を表す点雲の弱監視セマンティックセグメンテーション
• Authors: Benjamin Alt, Christian Kunz, Darko Katic, Rayan Younis, Rainer J\"akel, Beat Peter M\"uller-Stich, Martin Wagner and Franziska Mathis-Ullrich
• Abstract要約: 手術シーンを表す点雲のvoxel-wiseアノテーションのための新しいアプローチであるLapSeg3Dを提案する。 トレーニングデータの手動アノテーションは非常に時間がかかり、胆嚢のアノテーションのための半自律クラスタリングベースのパイプラインを導入する。 異なるRGB-Dカメラシステムで記録された様々な胆嚢およびデータセットを正確に一般化するLapSeg3Dを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7941882788670036
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The semantic segmentation of surgical scenes is a prerequisite for task automation in robot assisted interventions. We propose LapSeg3D, a novel DNN-based approach for the voxel-wise annotation of point clouds representing surgical scenes. As the manual annotation of training data is highly time consuming, we introduce a semi-autonomous clustering-based pipeline for the annotation of the gallbladder, which is used to generate segmented labels for the DNN. When evaluated against manually annotated data, LapSeg3D achieves an F1 score of 0.94 for gallbladder segmentation on various datasets of ex-vivo porcine livers. We show LapSeg3D to generalize accurately across different gallbladders and datasets recorded with different RGB-D camera systems.
• Abstract（参考訳）: 手術場面の意味セグメンテーションはロボット支援介入におけるタスク自動化の前提条件である。 手術シーンを表す点雲のvoxel-wiseアノテーションのための新しいDNNベースのアプローチであるLapSeg3Dを提案する。 トレーニングデータの手動アノテーションは非常に時間がかかるため、dnn用のセグメントラベルを生成するために使用される、胆嚢のアノテーションのための半自動クラスタリングベースのパイプラインを導入する。 手動でアノテートされたデータに対して評価すると、LapSeg3Dは前生ブタ肝臓の様々なデータセットで胆嚢分節のF1スコアが0.94に達する。 異なるRGB-Dカメラシステムで記録された様々な胆嚢およびデータセットを正確に一般化するLapSeg3Dを示す。

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