論文の概要: Towards Holistic Surgical Scene Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04582v4
• Date: Fri, 26 Jan 2024 04:54:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-29 18:45:08.280812
• Title: Towards Holistic Surgical Scene Understanding
• Title（参考訳）: 整形外科的シーン理解に向けて
• Authors: Natalia Valderrama, Paola Ruiz Puentes, Isabela Hern\'andez, Nicol\'as Ayobi, Mathilde Verlyk, Jessica Santander, Juan Caicedo, Nicol\'as Fern\'andez, Pablo Arbel\'aez
• Abstract要約: 本稿では,全身的な外科的シーン理解に向けた新しい実験枠組みを提案する。 まず、フェーズ、ステップ、インスツルメンツ、アトミックビジュアルアクション認識(PSI-AVA)データセットを紹介する。 第2に, 手術シーン理解のための強力なベースラインとして, アクション, フェーズ, インスツルメンテーション, ステップ認識(TAPIR)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.004785607987398
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most benchmarks for studying surgical interventions focus on a specific challenge instead of leveraging the intrinsic complementarity among different tasks. In this work, we present a new experimental framework towards holistic surgical scene understanding. First, we introduce the Phase, Step, Instrument, and Atomic Visual Action recognition (PSI-AVA) Dataset. PSI-AVA includes annotations for both long-term (Phase and Step recognition) and short-term reasoning (Instrument detection and novel Atomic Action recognition) in robot-assisted radical prostatectomy videos. Second, we present Transformers for Action, Phase, Instrument, and steps Recognition (TAPIR) as a strong baseline for surgical scene understanding. TAPIR leverages our dataset's multi-level annotations as it benefits from the learned representation on the instrument detection task to improve its classification capacity. Our experimental results in both PSI-AVA and other publicly available databases demonstrate the adequacy of our framework to spur future research on holistic surgical scene understanding.
• Abstract（参考訳）: 外科的介入を研究するためのベンチマークのほとんどは、異なるタスク間の内在的な相補性を利用するのではなく、特定の課題に焦点を当てている。 本研究では,全身的外科的シーン理解のための新しい実験枠組みを提案する。 まず、フェーズ、ステップ、計測器、原子視覚行動認識(PSI-AVA)データセットを紹介する。 PSI-AVAには、ロボット支援根治的前立腺切除術ビデオにおける長期的(位相認識とステップ認識)と短期的推論(機器検出と新しいアトミックアクション認識)の両方のためのアノテーションが含まれている。 第2に, 手術シーン理解のための強力なベースラインとして, アクション, フェーズ, インスツルメンテーション, ステップ認識(TAPIR)を提案する。 TAPIRは、機器検出タスクの学習された表現から恩恵を受け、データセットのマルチレベルアノテーションを活用して、その分類能力を向上させる。 PSI-AVAおよび他の公開データベースにおける実験結果から,全身的な外科的シーン理解の研究を促進するための枠組みの有効性が示された。

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