論文の概要: Surgical Phase and Instrument Recognition: How to identify appropriate
Dataset Splits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.16879v1
- Date: Thu, 29 Jun 2023 12:02:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-30 13:37:50.381193
- Title: Surgical Phase and Instrument Recognition: How to identify appropriate
Dataset Splits
- Title（参考訳）: 手術段階と計器認識:適切なデータセットの分割の同定法
- Authors: Georgii Kostiuchik, Lalith Sharan, Benedikt Mayer, Ivo Wolf, Bernhard
Preim, Sandy Engelhardt
- Abstract要約: 本稿では,データセット分割のインタラクティブな探索を可能にするWebアプリケーションを提案する。
提案するビジュアルフレームワークは,外科的ワークフロー認識のためのデータセット分割の評価を容易にする。
ソフトウェアを用いて,各セットに表現されていない手術器具の位相,位相遷移,組み合わせを同定することができた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4515179886912315
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Purpose: The development of machine learning models for surgical workflow and
instrument recognition from temporal data represents a challenging task due to
the complex nature of surgical workflows. In particular, the imbalanced
distribution of data is one of the major challenges in the domain of surgical
workflow recognition. In order to obtain meaningful results, careful
partitioning of data into training, validation, and test sets, as well as the
selection of suitable evaluation metrics are crucial. Methods: In this work, we
present an openly available web-based application that enables interactive
exploration of dataset partitions. The proposed visual framework facilitates
the assessment of dataset splits for surgical workflow recognition, especially
with regard to identifying sub-optimal dataset splits. Currently, it supports
visualization of surgical phase and instrument annotations. Results: In order
to validate the dedicated interactive visualizations, we use a dataset split of
the Cholec80 dataset. This dataset split was specifically selected to reflect a
case of strong data imbalance. Using our software, we were able to identify
phases, phase transitions, and combinations of surgical instruments that were
not represented in one of the sets. Conclusion: In order to obtain meaningful
results in highly unbalanced class distributions, special care should be taken
with respect to the selection of an appropriate split. Interactive data
visualization represents a promising approach for the assessment of machine
learning datasets. The source code is available at
https://github.com/Cardio-AI/endovis-ml
- Abstract（参考訳）: 目的:手術ワークフローの複雑な性質から,手術ワークフローと時間データからの機器認識のための機械学習モデルの開発が困難な課題である。
特に、データの不均衡分布は、外科的ワークフロー認識の領域における大きな課題の1つである。
有意義な結果を得るためには,データのトレーニング,検証,テストセットへの注意深く分割することや,適切な評価指標の選択が不可欠である。
方法:本稿では,データセット分割のインタラクティブな探索を可能にするオープンウェブアプリケーションを提案する。
提案するビジュアルフレームワークは,外科的ワークフロー認識のためのデータセット分割の評価を容易にする。
現在、手術段階の可視化と器具のアノテーションをサポートしている。
結果: cholec80データセットのデータセット分割を用いて,インタラクティブな可視化の検証を行う。
このデータセット分割は、強いデータ不均衡のケースを反映して特別に選択された。
ソフトウェアを用いて,各セットに表現されていない手術器具の位相,位相遷移,組み合わせを同定することができた。
結論: 高度に不均衡なクラス分布において有意義な結果を得るためには, 適切な分割の選択に関して特別な注意が必要である。
インタラクティブなデータ可視化は、マシンラーニングデータセットの評価に有望なアプローチである。
ソースコードはhttps://github.com/Cardio-AI/endovis-mlで入手できる。
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