論文の概要: CholecTrack20: A Dataset for Multi-Class Multiple Tool Tracking in Laparoscopic Surgery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07352v1
• Date: Tue, 12 Dec 2023 15:18:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 15:38:27.240265
• Title: CholecTrack20: A Dataset for Multi-Class Multiple Tool Tracking in Laparoscopic Surgery
• Title（参考訳）: cholectrack20 : 腹腔鏡下手術におけるマルチクラスマルチツール追跡のためのデータセット
• Authors: Chinedu Innocent Nwoye, Kareem Elgohary, Anvita Srinivas, Fauzan Zaid, Jo\"el L. Lavanchy, Nicolas Padoy
• Abstract要約: CholecTrack20は,3つの視点にわたるマルチクラスマルチツールトラッキングのための,綿密な注釈付きデータセットである。 データセットは、20の腹腔鏡ビデオと35,000のフレーム、65,000のアノテーション付きツールインスタンスで構成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8076340162131013
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Tool tracking in surgical videos is vital in computer-assisted intervention for tasks like surgeon skill assessment, safety zone estimation, and human-machine collaboration during minimally invasive procedures. The lack of large-scale datasets hampers Artificial Intelligence implementation in this domain. Current datasets exhibit overly generic tracking formalization, often lacking surgical context: a deficiency that becomes evident when tools move out of the camera's scope, resulting in rigid trajectories that hinder realistic surgical representation. This paper addresses the need for a more precise and adaptable tracking formalization tailored to the intricacies of endoscopic procedures by introducing CholecTrack20, an extensive dataset meticulously annotated for multi-class multi-tool tracking across three perspectives representing the various ways of considering the temporal duration of a tool trajectory: (1) intraoperative, (2) intracorporeal, and (3) visibility within the camera's scope. The dataset comprises 20 laparoscopic videos with over 35,000 frames and 65,000 annotated tool instances with details on spatial location, category, identity, operator, phase, and surgical visual conditions. This detailed dataset caters to the evolving assistive requirements within a procedure.
• Abstract（参考訳）: 外科的ビデオにおけるツールトラッキングは、外科医のスキルアセスメント、安全ゾーンの推定、最小侵襲の手順における人間と機械の協調といったタスクに対するコンピュータ支援の介入において不可欠である。 大規模データセットの欠如は、このドメインにおける人工知能の実装を妨げている。 現在のデータセットは、しばしば外科的コンテキストが欠如している、過度に汎用的な追跡形式を示す: ツールがカメラのスコープから外れたときに明らかになる欠陥で、現実的な外科的表現を妨げる厳密な軌跡をもたらす。 ツールトラジェクトリの経時的時間を考慮した3つの視点((1)術中,(2)体内,(3)カメラのスコープ内での視認性)で、多クラス多ツール追跡のための広範囲なデータセットであるColecTrack20を導入することで、内視鏡手術の複雑度に合わせて、より正確で適応可能な追跡形式化の必要性に対処する。 このデータセットは、空間的位置、カテゴリ、アイデンティティ、オペレーター、フェーズ、および外科的視覚状態について詳述した35,000フレームを超える20の腹腔鏡ビデオと65,000のアノテートツールインスタンスで構成されている。 この詳細なデータセットは、プロシージャ内で進化する補助要件に対応する。

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