論文の概要: Jumpstarting Surgical Computer Vision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05968v1
- Date: Sun, 10 Dec 2023 18:54:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-12-12 17:37:23.043956
- Title: Jumpstarting Surgical Computer Vision
- Title（参考訳）: 跳躍する手術用コンピュータビジョン
- Authors: Deepak Alapatt, Aditya Murali, Vinkle Srivastav, Pietro Mascagni,
AI4SafeChole Consortium, Nicolas Padoy
- Abstract要約: 我々は、多様な外科的データセットを柔軟に活用するために、自己教師付き学習を採用する。
腹腔鏡下胆嚢摘出術と腹腔鏡下子宮摘出術の位相認識と安全性の検討を行った。
事前トレーニングデータセットの構成は、さまざまな下流タスクに対するSSLメソッドの有効性に大きな影響を与える可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.7396997668655163
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Purpose: General consensus amongst researchers and industry points to a lack
of large, representative annotated datasets as the biggest obstacle to progress
in the field of surgical data science. Self-supervised learning represents a
solution to part of this problem, removing the reliance on annotations.
However, the robustness of current self-supervised learning methods to domain
shifts remains unclear, limiting our understanding of its utility for
leveraging diverse sources of surgical data. Methods: In this work, we employ
self-supervised learning to flexibly leverage diverse surgical datasets,
thereby learning taskagnostic representations that can be used for various
surgical downstream tasks. Based on this approach, to elucidate the impact of
pre-training on downstream task performance, we explore 22 different
pre-training dataset combinations by modulating three variables: source
hospital, type of surgical procedure, and pre-training scale (number of
videos). We then finetune the resulting model initializations on three diverse
downstream tasks: namely, phase recognition and critical view of safety in
laparoscopic cholecystectomy and phase recognition in laparoscopic
hysterectomy. Results: Controlled experimentation highlights sizable boosts in
performance across various tasks, datasets, and labeling budgets. However, this
performance is intricately linked to the composition of the pre-training
dataset, robustly proven through several study stages. Conclusion: The
composition of pre-training datasets can severely affect the effectiveness of
SSL methods for various downstream tasks and should critically inform future
data collection efforts to scale the application of SSL methodologies.
Keywords: Self-Supervised Learning, Transfer Learning, Surgical Computer
Vision, Endoscopic Videos, Critical View of Safety, Phase Recognition
- Abstract（参考訳）: 目的: 研究者と業界の間での一般的なコンセンサスでは、大規模な注釈付きデータセットの欠如が、外科データ科学の分野における進歩の最大の障害であることを示している。
自己教師型学習は、この問題の一部に対する解決策であり、アノテーションへの依存を取り除く。
しかし,現在の自己教師あり学習法の領域シフトへの頑健性はいまだ不明であり,多種多様な手術データを活用するための有用性の理解は限られている。
方法: 本研究では, 様々な手術用データセットを柔軟に活用するために, 自己教師付き学習を用いて, 様々な手術下処理に使用できるタスク非依存表現を学習する。
本研究は,下流作業性能に対するプレトレーニングの影響を明らかにするために,ソース病院,外科手術の種類,トレーニング前の規模(動画数)の3変数を調整し,22種類のプレトレーニングデータセットの組み合わせを探索する。
次に, 腹腔鏡下胆嚢摘出術における位相認識と安全性の重要視, 腹腔鏡下子宮摘出術における位相認識の3つの課題について検討した。
結果: コントロールされた実験は、さまざまなタスク、データセット、ラベリング予算におけるパフォーマンスの大幅な向上を強調する。
しかしながら、このパフォーマンスは、いくつかの研究段階を通じて堅牢に証明された事前学習データセットの構成と複雑に結びついている。
結論: 事前トレーニングデータセットの構成は,さまざまなダウンストリームタスクに対するSSLメソッドの有効性に大きく影響し,SSL方法論の適用拡大に向けた今後のデータ収集の取り組みを批判的に伝える必要がある。
キーワード:自己監督学習、移行学習、手術用コンピュータビジョン、内視鏡映像、安全性の批判的視点、位相認識
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