論文の概要: SurgT: Soft-Tissue Tracking for Robotic Surgery, Benchmark and Challenge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03022v1
• Date: Mon, 6 Feb 2023 18:57:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-07 15:15:41.129324
• Title: SurgT: Soft-Tissue Tracking for Robotic Surgery, Benchmark and Challenge
• Title（参考訳）: surgt: ロボット手術のためのソフトトイトトラッキング,ベンチマーク,課題
• Authors: Joao Cartucho, Alistair Weld, Samyakh Tukra, Haozheng Xu, Hiroki Matsuzaki, Taiyo Ishikawa, Minjun Kwon, Yongeun Jang, Kwang-Ju Kim, Gwang Lee, Bizhe Bai, Lueder Kahrs, Lars Boecking, Simeon Allmendinger, Leopold Muller, Yitong Zhang, Yueming Jin, Bano Sophia, Francisco Vasconcelos, Wolfgang Reiter, Jonas Hajek, Bruno Silva, Lukas R. Buschle, Estevao Lima, Joao L. Vilaca, Sandro Queiros, Stamatia Giannarou
• Abstract要約: 本稿では,Surgt MICCAI 2022チャレンジとその最初の結果を紹介する。 この課題の創出には,(1)ソフトタスクトラッカーを評価するための研究コミュニティのための最初の標準ベンチマークの確立,(2)アノテートデータの欠如を踏まえた教師なしの深層学習手法の開発を促進すること,の2つの目的があった。 参加者は各ステレオ内視鏡ビデオのバウンディングボックスを追跡するアルゴリズムの開発を任された。 課題の最後に、開発したメソッドは、以前に隠されたテストサブセットに基づいて評価された。この評価では、この課題のために意図的に開発され、現在オンラインで利用可能になっているベンチマークメトリクスを使用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.04468353502988
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces the SurgT MICCAI 2022 challenge and its first results. There were two purposes for the creation of this challenge: (1) the establishment of the first standardised benchmark for the research community to assess soft-tissue trackers; and (2) to encourage the development of unsupervised deep learning methods, given the lack of annotated data in surgery. A dataset of 157 stereo endoscopic videos from 20 clinical cases, along with stereo camera calibration parameters, are provided. The participants were tasked with the development of algorithms to track a bounding box on each stereo endoscopic video. At the end of the challenge, the developed methods were assessed on a previously hidden test subset. This assessment uses benchmarking metrics that were purposely developed for this challenge and are now available online. The teams were ranked according to their Expected Average Overlap (EAO) score, which is a weighted average of Intersection over Union (IoU) scores. The top team achieved an EAO score of 0.583 in the test subset. Tracking soft-tissue using unsupervised algorithms was found to be achievable. The dataset and benchmarking tool have been successfully created and made publicly available online. This challenge is expected to contribute to the development of autonomous robotic surgery, and other digital surgical technologies.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Surgt MICCAI 2022チャレンジとその最初の結果を紹介する。 この課題の作成には,(1)ソフトトイトトラッカを評価するための研究コミュニティ初の標準化ベンチマークの確立,(2)手術中の注釈データがないことを踏まえ,教師なしの深層学習手法の開発を促進すること,の2つの目的があった。 ステレオカメラの校正パラメータとともに,20症例から157件の立体内視鏡映像のデータセットが提供される。 参加者は各ステレオ内視鏡ビデオのバウンディングボックスを追跡するアルゴリズムの開発を任された。 課題の最後には、以前に隠されていたテストサブセットで開発手法を評価した。 この評価は、この課題のために意図的に開発されたベンチマークメトリクスを使用しており、現在オンラインで利用可能である。 チームは期待平均オーバーラップ(eao)スコアに従ってランク付けされ、これはユニオン(iou)得点の重み付け平均である。 トップチームはテストサブセットでEAOスコア0.583を達成した。 教師なしアルゴリズムによるソフトタスクの追跡は達成可能であることがわかった。 データセットとベンチマークツールは成功し、オンラインで公開されている。 この課題は、自律ロボット手術やその他のデジタル手術技術の発展に寄与することが期待されている。

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