Fugu-MT 論文翻訳(概要): One-shot domain adaptation in video-based assessment of surgical skills

論文の概要: One-shot domain adaptation in video-based assessment of surgical skills

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00812v1
Date: Fri, 16 Dec 2022 01:04:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-09 07:25:24.982250
Title: One-shot domain adaptation in video-based assessment of surgical skills
Title（参考訳）: 手術スキル評価におけるワンショット領域適応
Authors: Erim Yanik, Steven Schwaitzberg, Gene Yang, Xavier Intes, Suvranu De
Abstract要約: A-VBANetは、ワンショット学習を通じて、ドメインに依存しない外科的スキルの分類を提供する。 5つの腹腔鏡およびロボット手術シミュレータを用いたA-VBANetを開発した。外科的スキルをビデオベースで評価するためのドメインに依存しない手法を初めて提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Deep Learning (DL) has achieved automatic and objective assessment of surgical skills. However, DL models are data-hungry and restricted to their training domain. This prevents them from transitioning to new tasks where data is limited. Hence, domain adaptation is crucial to implement DL in real life. Here, we propose a meta-learning model, A-VBANet, that can deliver domain-agnostic surgical skill classification via one-shot learning. We develop the A-VBANet on five laparoscopic and robotic surgical simulators. Additionally, we test it on operating room (OR) videos of laparoscopic cholecystectomy. Our model successfully adapts with accuracies up to 99.5% in one-shot and 99.9% in few-shot settings for simulated tasks and 89.7% for laparoscopic cholecystectomy. For the first time, we provide a domain-agnostic procedure for video-based assessment of surgical skills. A significant implication of this approach is that it allows the use of data from surgical simulators to assess performance in the operating room.
Abstract（参考訳）: 深層学習(DL)は,外科的スキルの自動的,客観的評価を達成している。しかし、DLモデルはデータハングリーであり、トレーニングドメインに限定されます。これにより、データが制限された新しいタスクへの移行が防止される。したがって、ドメイン適応はDLの実現に不可欠である。本稿では,単発学習によるドメインに依存しない外科的スキル分類を実現するメタラーニングモデルA-VBANetを提案する。腹腔鏡およびロボット手術シミュレータを用いたA-VBANetを開発した。また,腹腔鏡下胆嚢摘出術の手術室(OR)で検査を行った。腹腔鏡下胆嚢摘出術では99.5%,小切片設定では99.9%,腹腔鏡下胆嚢摘出術では89.7%であった。手術スキルをビデオベースで評価するためのドメイン非依存の手順を初めて提供する。このアプローチの重要な意味は、手術シミュレータからのデータを使用して手術室のパフォーマンスを評価することができることである。

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