論文の概要: Methods and datasets for segmentation of minimally invasive surgical
instruments in endoscopic images and videos: A review of the state of the art
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13014v1
- Date: Tue, 25 Apr 2023 17:38:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-26 19:28:50.631562
- Title: Methods and datasets for segmentation of minimally invasive surgical
instruments in endoscopic images and videos: A review of the state of the art
- Title（参考訳）: 内視鏡画像とビデオにおける最小侵襲手術器具の分節化のための方法とデータセット:術法の現状について
- Authors: Tobias Rueckert (1), Daniel Rueckert (2 and 3), Christoph Palm (1 and
4) ((1) Regensburg Medical Image Computing (ReMIC), Ostbayerische Technische
Hochschule Regensburg (OTH Regensburg), Germany, (2) Artificial Intelligence
in Healthcare and Medicine, Klinikum rechts der Isar, Technical University of
Munich, Germany, (3) Department of Computing, Imperial College London, UK,
(4) Regensburg Center of Health Sciences and Technology (RCHST), OTH
Regensburg, Germany)
- Abstract要約: 本論文は、楽器に何らかのマーカーを付けることなく、純粋に視覚的に機能する手法に焦点を当てる。
我々は,手法開発と評価に使用されるデータセットを同定し,文献における使用頻度を定量化する。
レビューされた文献の議論は、既存の欠点を浮き彫りにし、将来の発展の可能性を強調するものである。
- 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: In the field of computer- and robot-assisted minimally invasive surgery,
enormous progress has been made in recent years based on the recognition of
surgical instruments in endoscopic images. Especially the determination of the
position and type of the instruments is of great interest here. Current work
involves both spatial and temporal information with the idea, that the
prediction of movement of surgical tools over time may improve the quality of
final segmentations. The provision of publicly available datasets has recently
encouraged the development of new methods, mainly based on deep learning. In
this review, we identify datasets used for method development and evaluation,
as well as quantify their frequency of use in the literature. We further
present an overview of the current state of research regarding the segmentation
and tracking of minimally invasive surgical instruments in endoscopic images.
The paper focuses on methods that work purely visually without attached markers
of any kind on the instruments, taking into account both single-frame
segmentation approaches as well as those involving temporal information. A
discussion of the reviewed literature is provided, highlighting existing
shortcomings and emphasizing available potential for future developments. The
publications considered were identified through the platforms Google Scholar,
Web of Science, and PubMed. The search terms used were "instrument
segmentation", "instrument tracking", "surgical tool segmentation", and
"surgical tool tracking" and result in 408 articles published between 2015 and
2022 from which 109 were included using systematic selection criteria.
- Abstract（参考訳）: コンピュータ・ロボット支援の低侵襲手術の分野では,内視鏡画像における手術器具の認識により,近年,大きな進歩を遂げている。
特に楽器の位置や種類の決定は、非常に興味深い。
現在の研究は、空間的情報と時間的情報の両方が関係しており、外科的ツールの時間的移動の予測が最終セグメンテーションの質を向上させる可能性がある。
公開データセットの提供は、最近、主にディープラーニングに基づく新しい手法の開発を奨励している。
本稿では,手法の開発と評価に使用されるデータセットを特定し,文献上での使用頻度を定量化する。
内視鏡画像における低侵襲手術器具のセグメンテーションと追跡に関する研究の現状について概説する。
本論文は,1フレーム分割手法と時間情報を含む手法を考慮し,楽器の任意の種類のマーカーを付加せずに純粋に視覚的に機能する手法に焦点を当てた。
レビューされた文献に関する議論が提供され、既存の欠点と将来の発展の可能性を強調している。
検討された出版物は、Google Scholar、Web of Science、PubMedを通じて特定された。
検索用語は「構造的セグメンテーション」、「構造的トラッキング」、「外科的ツールセグメンテーション」、「外科的ツールトラッキング」であり、2015年から2022年にかけて408の論文が発行され、109が体系的選択基準で含まれていた。
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