論文の概要: Situation Awareness for Automated Surgical Check-listing in AI-Assisted Operating Room

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05056v1
• Date: Mon, 12 Sep 2022 07:17:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-13 13:28:04.883215
• Title: Situation Awareness for Automated Surgical Check-listing in AI-Assisted Operating Room
• Title（参考訳）: AI支援手術室における自動手術チェックリスト作成の状況把握
• Authors: Tochukwu Onyeogulu, Amirul Islam, Salman Khan, Izzeddin Teeti, Fabio Cuzzolin
• Abstract要約: 手術器具の検出を強化するため、YOLOV5オブジェクト検出器に一連の改良が加えられた。 アブレーション研究を行い, YOLOv5モデルの背骨, 頸部, アンカー構造要素を改変し, 独自の内視鏡データセットを付加した。 mAPの98.3%のモデル性能と同様の推論速度を持つYOLOv3-SPPを除いて、我々のベンチマークモデルはすべて、我々の上位モデルに取って代わられた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.131062120232922
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Nowadays, there are more surgical procedures that are being performed using minimally invasive surgery (MIS). This is due to its many benefits, such as minimal post-operative problems, less bleeding, minor scarring, and a speedy recovery. However, the MIS's constrained field of view, small operating room, and indirect viewing of the operating scene could lead to surgical tools colliding and potentially harming human organs or tissues. Therefore, MIS problems can be considerably reduced, and surgical procedure accuracy and success rates can be increased by using an endoscopic video feed to detect and monitor surgical instruments in real-time. In this paper, a set of improvements made to the YOLOV5 object detector to enhance the detection of surgical instruments was investigated, analyzed, and evaluated. In doing this, we performed performance-based ablation studies, explored the impact of altering the YOLOv5 model's backbone, neck, and anchor structural elements, and annotated a unique endoscope dataset. Additionally, we compared the effectiveness of our ablation investigations with that of four additional SOTA object detectors (YOLOv7, YOLOR, Scaled-YOLOv4 and YOLOv3-SPP). Except for YOLOv3-SPP, which had the same model performance of 98.3% in mAP and a similar inference speed, all of our benchmark models, including the original YOLOv5, were surpassed by our top refined model in experiments using our fresh endoscope dataset.
• Abstract（参考訳）: 現在、より少ない侵襲的手術(MIS)を用いて外科的手術が実施されている。 これは、手術後の最小限の問題、出血の減少、軽傷の軽傷、迅速な回復など、多くの利点があるためである。 しかし、MISの制約された視野、小さな手術室、手術シーンの間接的な観察は、人間の臓器や組織を衝突させ、潜在的に損傷を与える可能性がある。 そのため、MISの問題は大幅に減少し、内視鏡的ビデオフィードを用いて外科用機器をリアルタイムで検出・監視することにより、手術手順の精度と成功率を高めることができる。 本稿では, 手術器具の検出を向上するために, YOLOV5オブジェクト検出器の一連の改良について検討, 解析, 評価を行った。 そこで我々は、パフォーマンスベースのアブレーション研究を行い、YOLOv5モデルのバックボーン、ネック、アンカー構造要素を変更する影響を調査し、ユニークな内視鏡データセットを注釈付けした。 さらに,4種類のSOTA検出器(YOLOv7,YOLOR,Scaled-YOLOv4,YOLOv3-SPP)のアブレーション試験の有効性を比較検討した。 mAP 98.3% のモデル性能と同様の推論速度を持つ YOLOv3-SPP を除いて、最初の YOLOv5 を含むベンチマークモデルは全て、我々の新しい内視鏡データセットを用いた実験において、我々の最も洗練されたモデルに取って代わられた。

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