論文の概要: CholecTrack20: A Multi-Perspective Tracking Dataset for Surgical Tools
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07352v2
- Date: Mon, 24 Mar 2025 14:12:43 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-25 14:32:11.664135
- Title: CholecTrack20: A Multi-Perspective Tracking Dataset for Surgical Tools
- Title（参考訳）: CholecTrack20: 手術用ツールのための多視点追跡データセット
- Authors: Chinedu Innocent Nwoye, Kareem Elgohary, Anvita Srinivas, Fauzan Zaid, Joël L. Lavanchy, Nicolas Padoy,
- Abstract要約: 既存のデータセットは、外科固有のダイナミックスを捉えるのに失敗した、過度に汎用的な追跡形式に依存している。
外科手術における多クラス多ツール追跡のための特別なデータセットであるCholecTrack20を紹介する。
データセットは20のフル長の手術ビデオからなり、1fpsで注釈付けされ、35Kフレーム以上と65Kラベルのツールインスタンスが生成される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7059333957102913
- License:
- Abstract: Tool tracking in surgical videos is essential for advancing computer-assisted interventions, such as skill assessment, safety zone estimation, and human-machine collaboration. However, the lack of context-rich datasets limits AI applications in this field. Existing datasets rely on overly generic tracking formalizations that fail to capture surgical-specific dynamics, such as tools moving out of the camera's view or exiting the body. This results in less clinically relevant trajectories and a lack of flexibility for real-world surgical applications. Methods trained on these datasets often struggle with visual challenges such as smoke, reflection, and bleeding, further exposing the limitations of current approaches. We introduce CholecTrack20, a specialized dataset for multi-class, multi-tool tracking in surgical procedures. It redefines tracking formalization with three perspectives: (i) intraoperative, (ii) intracorporeal, and (iii) visibility, enabling adaptable and clinically meaningful tool trajectories. The dataset comprises 20 full-length surgical videos, annotated at 1 fps, yielding over 35K frames and 65K labeled tool instances. Annotations include spatial location, category, identity, operator, phase, and scene visual challenge. Benchmarking state-of-the-art methods on CholecTrack20 reveals significant performance gaps, with current approaches (< 45\% HOTA) failing to meet the accuracy required for clinical translation. These findings motivate the need for advanced and intuitive tracking algorithms and establish CholecTrack20 as a foundation for developing robust AI-driven surgical assistance systems.
- Abstract（参考訳）: 手術ビデオにおけるツールトラッキングは、スキルアセスメント、安全ゾーンの推定、人間と機械の協調など、コンピュータ支援による介入を進める上で不可欠である。
しかし、コンテキスト豊富なデータセットの欠如は、この分野におけるAIアプリケーションを制限する。
既存のデータセットは、カメラの視界から移動したり、体を出たりするツールなど、外科特有のダイナミクスを捉えない、過度に汎用的な追跡形式に依存している。
この結果、臨床的に関係のない軌跡が減少し、現実の外科的応用に柔軟性が欠如している。
これらのデータセットで訓練された手法は、煙、反射、出血といった視覚的な課題に苦しむことが多く、現在のアプローチの限界をさらに明らかにする。
外科手術における多クラス多ツール追跡のための特別なデータセットであるCholecTrack20を紹介する。
追跡形式を3つの視点で再定義する。
術中; 術中; 術中; 術中; 術中; 術中; 術中; 術
(二)体内、及び
三 可視性、適応性、臨床的に有意義な工具軌道を可能にすること。
データセットは20のフル長の手術ビデオからなり、1fpsで注釈付けされ、35Kフレーム以上と65Kラベルのツールインスタンスが生成される。
アノテーションには、空間的位置、カテゴリ、アイデンティティ、オペレータ、フェーズ、シーン視覚的課題が含まれる。
CholecTrack20の最先端手法のベンチマークでは、臨床翻訳に必要な精度を満たさない現在のアプローチ (45\% HOTA) において、大きなパフォーマンスギャップが明らかになっている。
これらの発見は、先進的で直感的な追跡アルゴリズムの必要性を動機付け、堅牢なAI駆動手術支援システムを開発する基盤としてCholecTrack20を確立する。
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