論文の概要: Deep Selection: A Fully Supervised Camera Selection Network for Surgery Recordings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.15947v1
• Date: Tue, 28 Mar 2023 13:00:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 15:20:05.123878
• Title: Deep Selection: A Fully Supervised Camera Selection Network for Surgery Recordings
• Title（参考訳）: Deep Selection: 手術記録のための完全な監視カメラ選択ネットワーク
• Authors: Ryo Hachiuma, Tomohiro Shimizu, Hideo Saito, Hiroki Kajita, Yoshifumi Takatsume
• Abstract要約: 手術用ランプに複数のカメラを埋め込んだ記録システムを用いる。 組込みカメラは複数のビデオシーケンスを取得できるため,手術の最良の視点でカメラを選択する作業に対処する。 手術現場の面積の大きさに基づいてカメラを選択する従来の方法とは異なり、複数のビデオシーケンスからカメラ選択確率を予測するディープニューラルネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.242157746114113
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recording surgery in operating rooms is an essential task for education and evaluation of medical treatment. However, recording the desired targets, such as the surgery field, surgical tools, or doctor's hands, is difficult because the targets are heavily occluded during surgery. We use a recording system in which multiple cameras are embedded in the surgical lamp, and we assume that at least one camera is recording the target without occlusion at any given time. As the embedded cameras obtain multiple video sequences, we address the task of selecting the camera with the best view of the surgery. Unlike the conventional method, which selects the camera based on the area size of the surgery field, we propose a deep neural network that predicts the camera selection probability from multiple video sequences by learning the supervision of the expert annotation. We created a dataset in which six different types of plastic surgery are recorded, and we provided the annotation of camera switching. Our experiments show that our approach successfully switched between cameras and outperformed three baseline methods.
• Abstract（参考訳）: 手術室での手術記録は,医療の教育・評価に欠かせない課題である。 しかし, 手術現場, 手術器具, 医師の手などの所望の目標を記録することは, 手術中, 目標がかなり遮蔽されているため困難である。 我々は,複数のカメラを手術用ランプに埋め込んだ記録システムを用いて,少なくとも1台のカメラが任意の時間に閉塞なくターゲットを記録していると仮定する。 組込みカメラは複数のビデオシーケンスを取得できるため,手術の最良の視点でカメラを選択する作業に対処する。 手術現場の面積の大きさに基づいてカメラを選択する従来の方法とは異なり、専門家アノテーションの監督を学習し、複数のビデオシーケンスからカメラ選択確率を予測するディープニューラルネットワークを提案する。 我々は6種類のプラスティック手術を記録するデータセットを作成し、カメラスイッチングのアノテーションを提供した。 実験の結果,提案手法は3つのベースライン法を上回ってカメラを切り替えることに成功した。

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