論文の概要: Spinal nerve segmentation method and dataset construction in endoscopic surgical scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10955v1
• Date: Thu, 20 Jul 2023 15:26:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-21 12:18:23.731272
• Title: Spinal nerve segmentation method and dataset construction in endoscopic surgical scenarios
• Title（参考訳）: 内視鏡手術症例における脊髄神経分節法とデータセット構築
• Authors: Shaowu Peng, Pengcheng Zhao, Yongyu Ye, Junying Chen, Yunbing Chang, Xiaoqing Zheng
• Abstract要約: 内視鏡下手術における脊髄神経のリアルタイム分割法について検討した。 本稿では,フレーム間情報と自己認識機構を利用して,最先端の性能を実現する FUnet (Frame-Unet) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.582771125588769
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Endoscopic surgery is currently an important treatment method in the field of spinal surgery and avoiding damage to the spinal nerves through video guidance is a key challenge. This paper presents the first real-time segmentation method for spinal nerves in endoscopic surgery, which provides crucial navigational information for surgeons. A finely annotated segmentation dataset of approximately 10,000 consec-utive frames recorded during surgery is constructed for the first time for this field, addressing the problem of semantic segmentation. Based on this dataset, we propose FUnet (Frame-Unet), which achieves state-of-the-art performance by utilizing inter-frame information and self-attention mechanisms. We also conduct extended exper-iments on a similar polyp endoscopy video dataset and show that the model has good generalization ability with advantageous performance. The dataset and code of this work are presented at: https://github.com/zzzzzzpc/FUnet .
• Abstract（参考訳）: 内視鏡手術は現在,脊髄外科領域において重要な治療方法であり,ビデオ指導による脊髄神経損傷の回避が重要な課題である。 本稿では,内視鏡下手術における脊髄神経のリアルタイム分割法について紹介する。 手術中に記録された約10,000個の分節フレームの微細注釈付きセグメンテーションデータセットを初めて構築し、セグメンテーションの問題に対処する。 本データセットに基づいて,フレーム間情報と自己認識機構を利用して最先端の性能を実現する FUnet (Frame-Unet) を提案する。 また、同様のポリプ内視鏡映像データセット上で拡張exper-imentsを行い、そのモデルが優れた性能を有することを示す。 この作業のデータセットとコードは以下の通りである。

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