論文の概要: ARST: Auto-Regressive Surgical Transformer for Phase Recognition from Laparoscopic Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01148v1
• Date: Fri, 2 Sep 2022 16:05:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-09-05 12:03:44.470751
• Title: ARST: Auto-Regressive Surgical Transformer for Phase Recognition from Laparoscopic Videos
• Title（参考訳）: ARST:腹腔鏡画像からの位相認識のための自己回帰型外科用トランス
• Authors: Xiaoyang Zou, Wenyong Liu, Junchen Wang, Rong Tao and Guoyan Zheng
• Abstract要約: 自然言語処理における逐次データモデリングのために提案されたTransformerは,外科的位相認識に成功している。 本研究では, 腹腔鏡下画像からのオンライン手術位相認識のために, ARSTと呼ばれる自動回帰手術変換器が最初に提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.973286445527318
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Phase recognition plays an essential role for surgical workflow analysis in computer assisted intervention. Transformer, originally proposed for sequential data modeling in natural language processing, has been successfully applied to surgical phase recognition. Existing works based on transformer mainly focus on modeling attention dependency, without introducing auto-regression. In this work, an Auto-Regressive Surgical Transformer, referred as ARST, is first proposed for on-line surgical phase recognition from laparoscopic videos, modeling the inter-phase correlation implicitly by conditional probability distribution. To reduce inference bias and to enhance phase consistency, we further develop a consistency constraint inference strategy based on auto-regression. We conduct comprehensive validations on a well-known public dataset Cholec80. Experimental results show that our method outperforms the state-of-the-art methods both quantitatively and qualitatively, and achieves an inference rate of 66 frames per second (fps).
• Abstract（参考訳）: コンピュータ支援介入における手術ワークフロー解析には位相認識が不可欠である。 自然言語処理における逐次データモデリングのために提案されたTransformerは,外科的位相認識に成功している。 トランスフォーマーに基づく既存の作業は、自動回帰を導入することなく、主に注意依存のモデリングに焦点を当てている。 本研究では, 腹腔鏡画像からのオンライン手術位相認識のためにARSTと呼ばれる自動回帰手術変換器を提案し, 条件付き確率分布による位相相関を暗黙的にモデル化した。 推論バイアスを低減し、位相整合性を高めるため、自動回帰に基づく一貫性制約推論戦略をさらに発展させる。 よく知られている公開データセットであるCholec80上で、包括的な検証を行います。 実験の結果,本手法は定量的および定性的に最先端手法を上回っており,1秒あたり66フレーム(fps)の推論が可能であった。

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