論文の概要: Preserving Privacy in Surgical Video Analysis Using Artificial Intelligence: A Deep Learning Classifier to Identify Out-of-Body Scenes in Endoscopic Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07053v1
• Date: Tue, 17 Jan 2023 18:09:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-18 13:25:24.058921
• Title: Preserving Privacy in Surgical Video Analysis Using Artificial Intelligence: A Deep Learning Classifier to Identify Out-of-Body Scenes in Endoscopic Videos
• Title（参考訳）: 人工知能を用いた手術ビデオ解析におけるプライバシ保護: 内視鏡映像における体外シーン識別のためのディープラーニング分類器
• Authors: Jo\"el L. Lavanchy, Armine Vardazaryan, Pietro Mascagni, AI4SafeChole Consortium, Didier Mutter, Nicolas Padoy
• Abstract要約: 内視鏡的映像における身体外シーンの同定は,患者や手術室のスタッフのプライバシーを守る上で重要である。 深層学習モデルは,12種類の腹腔鏡下手術とロボット手術の内的データセットを用いて訓練し,評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3162899408212922
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Objective: To develop and validate a deep learning model for the identification of out-of-body images in endoscopic videos. Background: Surgical video analysis facilitates education and research. However, video recordings of endoscopic surgeries can contain privacy-sensitive information, especially if out-of-body scenes are recorded. Therefore, identification of out-of-body scenes in endoscopic videos is of major importance to preserve the privacy of patients and operating room staff. Methods: A deep learning model was trained and evaluated on an internal dataset of 12 different types of laparoscopic and robotic surgeries. External validation was performed on two independent multicentric test datasets of laparoscopic gastric bypass and cholecystectomy surgeries. All images extracted from the video datasets were annotated as inside or out-of-body. Model performance was evaluated compared to human ground truth annotations measuring the receiver operating characteristic area under the curve (ROC AUC). Results: The internal dataset consisting of 356,267 images from 48 videos and the two multicentric test datasets consisting of 54,385 and 58,349 images from 10 and 20 videos, respectively, were annotated. Compared to ground truth annotations, the model identified out-of-body images with 99.97% ROC AUC on the internal test dataset. Mean $\pm$ standard deviation ROC AUC on the multicentric gastric bypass dataset was 99.94$\pm$0.07% and 99.71$\pm$0.40% on the multicentric cholecystectomy dataset, respectively. Conclusion: The proposed deep learning model can reliably identify out-of-body images in endoscopic videos. The trained model is publicly shared. This facilitates privacy preservation in surgical video analysis.
• Abstract（参考訳）: 目的: 内視鏡映像における体外画像の同定のための深層学習モデルの開発と検証。 背景: 手術ビデオ解析は教育と研究を促進する。 しかし、内視鏡下手術の映像記録にはプライバシーに敏感な情報が含まれている。 したがって、内視鏡映像における体外シーンの同定は、患者や手術室スタッフのプライバシーを守る上で重要である。 方法:12種類の腹腔鏡下手術とロボット手術の内的データセットを用いて深層学習モデルを訓練し,評価した。 腹腔鏡下胃バイパス術と胆嚢摘出術の2つの独立した多心性検査データセットで外部検証を行った。 ビデオデータセットから抽出された画像はすべて、内部または外部としてアノテートされた。 曲線下特性領域(ROC AUC)を計測した人為的真実アノテーションと比較して, モデル性能を評価した。 結果:48本の動画から356,267枚の画像からなる内部データセットと10本と20本の動画から54,385枚と58,349枚の多心性テストデータセットを注釈した。 地上の真実のアノテーションと比較すると、このモデルは内部テストデータセット上で99.97%のLOC AUCで体外画像を特定した。 多心性胃バイパスデータセットにおける標準偏差ROC AUCの平均値は99.94$\pm$0.07%、多心性胆嚢摘出データセットでは99.71$\pm$0.40%であった。 結論: 提案する深層学習モデルは, 内視鏡映像中の体外画像を確実に識別できる。 トレーニングされたモデルは公開されています。 これにより、手術ビデオ解析におけるプライバシー保護が促進される。

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