論文の概要: Latent Graph Representations for Critical View of Safety Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04155v1
• Date: Thu, 8 Dec 2022 09:21:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 15:40:52.481901
• Title: Latent Graph Representations for Critical View of Safety Assessment
• Title（参考訳）: 安全性評価の批判的視点のための潜在グラフ表現
• Authors: Aditya Murali, Deepak Alapatt, Pietro Mascagni, Armine Vardazaryan, Alain Garcia, Nariaki Okamoto, Didier Mutter, Nicolas Padoy
• Abstract要約: 腹腔鏡下胆嚢摘出術の安全性評価には, 重要な解剖学的構造を正確に同定し, 位置決めする必要がある。 本稿では,手術シーンを非絡み合いのシーングラフ表現でモデル化することにより,これらの側面を捉えることを提案する。 複数の実験環境にまたがって安全性の予測を批判的に見る上で,現状の成果が得られている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.980262323160037
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Assessing the critical view of safety in laparoscopic cholecystectomy requires accurate identification and localization of key anatomical structures, reasoning about their geometric relationships to one another, and determining the quality of their exposure. In this work, we propose to capture each of these aspects by modeling the surgical scene with a disentangled latent scene graph representation, which we can then process using a graph neural network. Unlike previous approaches using graph representations, we explicitly encode in our graphs semantic information such as object locations and shapes, class probabilities and visual features. We also incorporate an auxiliary image reconstruction objective to help train the latent graph representations. We demonstrate the value of these components through comprehensive ablation studies and achieve state-of-the-art results for critical view of safety prediction across multiple experimental settings.
• Abstract（参考訳）: 腹腔鏡下胆嚢摘出術における安全性の批判的視点を評価するには, 重要な解剖学的構造を正確に同定し, 互いの幾何学的関係を推論し, 露出の質を決定する必要がある。 そこで本研究では, 手術シーンを非交叉型潜在シーングラフ表現でモデル化し, グラフニューラルネットワークを用いて処理を行うことにより, これら各側面を捉えることを提案する。 グラフ表現を用いた従来のアプローチとは異なり、オブジェクトの位置や形状、クラス確率、視覚的特徴などのグラフの意味情報を明示的にエンコードする。 また,潜在グラフ表現の学習を支援する補助的画像再構成目的も組み込んだ。 総合的なアブレーション研究を通じて,これらのコンポーネントの価値を実証し,複数の実験環境での安全性予測を批判的に見るための最新結果を得る。

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