論文の概要: Multi-Modal Unsupervised Pre-Training for Surgical Operating Room Workflow Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07894v1
• Date: Sat, 16 Jul 2022 10:32:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-19 16:44:53.312887
• Title: Multi-Modal Unsupervised Pre-Training for Surgical Operating Room Workflow Analysis
• Title（参考訳）: 手術室ワークフロー分析のためのマルチモード教師なし事前訓練
• Authors: Muhammad Abdullah Jamal, Omid Mohareri
• Abstract要約: 本稿では,単一のビデオフレームや画像に対して,マルチモーダルデータを融合する新しい手法を提案する。 マルチモーダルデータを異なるビューとして扱い、クラスタリングを介して教師なしの方法でモデルを訓練する。 以上の結果から,手術映像の動作認識とセマンティックセグメンテーションにおけるアプローチの優れた性能が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.866110274299399
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data-driven approaches to assist operating room (OR) workflow analysis depend on large curated datasets that are time consuming and expensive to collect. On the other hand, we see a recent paradigm shift from supervised learning to self-supervised and/or unsupervised learning approaches that can learn representations from unlabeled datasets. In this paper, we leverage the unlabeled data captured in robotic surgery ORs and propose a novel way to fuse the multi-modal data for a single video frame or image. Instead of producing different augmentations (or 'views') of the same image or video frame which is a common practice in self-supervised learning, we treat the multi-modal data as different views to train the model in an unsupervised manner via clustering. We compared our method with other state of the art methods and results show the superior performance of our approach on surgical video activity recognition and semantic segmentation.
• Abstract（参考訳）: 作業室(あるいは)ワークフロー分析を支援するデータ駆動アプローチは、収集に要する時間と費用のかかる大規模なキュレーションデータセットに依存する。 一方,教師付き学習から,ラベルなしデータセットから表現を学習できる自己教師付き学習アプローチ,あるいは教師なし学習アプローチへのパラダイムシフトが近年見られる。 本稿では,ロボット手術で収集されたラベルなしのデータを活用し,マルチモーダルデータを単一の映像フレームや画像に融合する新しい手法を提案する。 自己教師付き学習において一般的な同じ画像やビデオフレームの異なる拡張(あるいは「ビュー」)を生成する代わりに、マルチモーダルデータを異なるビューとして扱い、クラスタリングを介して教師なしの方法でモデルを訓練する。 本手法を他の術法と比較し,手術的映像活動認識および意味セグメンテーションにおけるアプローチの優れた性能を示す。

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