論文の概要: Kinematic Data-Based Action Segmentation for Surgical Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07814v1
• Date: Tue, 14 Mar 2023 11:44:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-15 15:20:53.166274
• Title: Kinematic Data-Based Action Segmentation for Surgical Applications
• Title（参考訳）: キネマティックデータに基づく手術用アクションセグメンテーション
• Authors: Adam Goldbraikh, Omer Shubi, Or Rubin, Carla M Pugh, Shlomi Laufer
• Abstract要約: 本研究は,運動学的データに対する行動セグメンテーションに関連する2つのコントリビューションを提示する。 本稿では,MS-TCN-BiLSTMとMS-TCN-BiGRUの2つのマルチステージアーキテクチャを紹介する。 次に,2つの新しいデータ拡張手法であるWorld Frame RotationとHorizontal-Flipを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Action segmentation is a challenging task in high-level process analysis, typically performed on video or kinematic data obtained from various sensors. In the context of surgical procedures, action segmentation is critical for workflow analysis algorithms. This work presents two contributions related to action segmentation on kinematic data. Firstly, we introduce two multi-stage architectures, MS-TCN-BiLSTM and MS-TCN-BiGRU, specifically designed for kinematic data. The architectures consist of a prediction generator with intra-stage regularization and Bidirectional LSTM or GRU-based refinement stages. Secondly, we propose two new data augmentation techniques, World Frame Rotation and Horizontal-Flip, which utilize the strong geometric structure of kinematic data to improve algorithm performance and robustness. We evaluate our models on three datasets of surgical suturing tasks: the Variable Tissue Simulation (VTS) Dataset and the newly introduced Bowel Repair Simulation (BRS) Dataset, both of which are open surgery simulation datasets collected by us, as well as the JHU-ISI Gesture and Skill Assessment Working Set (JIGSAWS), a well-known benchmark in robotic surgery. Our methods achieve state-of-the-art performance on all benchmark datasets and establish a strong baseline for the BRS dataset.
• Abstract（参考訳）: アクションセグメンテーション(Action segmentation)は、様々なセンサーから得られるビデオやキネマティックデータで通常実行される、ハイレベルなプロセス分析において難しいタスクである。 手術手順の文脈では、ワークフロー分析アルゴリズムではアクションセグメンテーションが重要である。 本研究は,運動データに対するアクションセグメンテーションに関する2つの貢献を示す。 まず,2つのマルチステージアーキテクチャ,MS-TCN-BiLSTMとMS-TCN-BiGRUを紹介する。 アーキテクチャは、ステージ内正規化を備えた予測生成器と、双方向LSTMまたはGRUベースの洗練段階で構成される。 第2に,キネマティックデータの強い幾何学的構造を利用してアルゴリズムの性能とロバスト性を向上させる,世界フレーム回転と水平フリップという2つの新しいデータ拡張手法を提案する。 本研究は,我々が収集したオープン手術シミュレーションデータセットである可変組織シミュレーション(vts)データセットと新たに導入した腸修復シミュレーション(brs)データセットと,ロボット手術における有名なベンチマークであるjigsaws(jhu-isi gesture and skill assessment working set)の3つの手術縫合課題について評価した。 提案手法は,すべてのベンチマークデータセットに対して最先端のパフォーマンスを達成し,BRSデータセットの強力なベースラインを確立する。

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