論文の概要: ST(OR)2: Spatio-Temporal Object Level Reasoning for Activity Recognition in the Operating Room

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12250v1
• Date: Tue, 19 Dec 2023 15:33:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-20 15:01:19.837258
• Title: ST(OR)2: Spatio-Temporal Object Level Reasoning for Activity Recognition in the Operating Room
• Title（参考訳）: ST(OR)2:手術室における活動認識のための時空間オブジェクトレベル推論
• Authors: Idris Hamoud, Muhammad Abdullah Jamal, Vinkle Srivastav, Didier Mutter, Nicolas Padoy, Omid Mohareri
• Abstract要約: ORにおける外科的活動認識のための新しい試料効率およびオブジェクトベースアプローチを提案する。 本手法は, 臨床医と手術器具の幾何学的配置に着目し, ORにおける重要な物体相互作用のダイナミクスを活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.132617753806978
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Surgical robotics holds much promise for improving patient safety and clinician experience in the Operating Room (OR). However, it also comes with new challenges, requiring strong team coordination and effective OR management. Automatic detection of surgical activities is a key requirement for developing AI-based intelligent tools to tackle these challenges. The current state-of-the-art surgical activity recognition methods however operate on image-based representations and depend on large-scale labeled datasets whose collection is time-consuming and resource-expensive. This work proposes a new sample-efficient and object-based approach for surgical activity recognition in the OR. Our method focuses on the geometric arrangements between clinicians and surgical devices, thus utilizing the significant object interaction dynamics in the OR. We conduct experiments in a low-data regime study for long video activity recognition. We also benchmark our method againstother object-centric approaches on clip-level action classification and show superior performance.
• Abstract（参考訳）: 手術ロボティクスは、オペレーティング・ルーム(OR)における患者の安全性と臨床経験を改善することを約束している。 しかし同時に、強力なチームの調整と効果的な管理を必要とする、新たな課題も伴う。 外科的活動の自動検出は、これらの課題に取り組むためにAIベースのインテリジェントツールを開発する上で重要な要件である。 しかし,現状の手術活動認識手法は画像に基づく表現に依存しており,収集に時間を要する大規模ラベル付きデータセットに依存している。 本研究は, orにおける手術活動認識のための新しいサンプル効率とオブジェクトベースアプローチを提案する。 本手法は, 臨床医と手術器具の幾何学的配置に着目し, ORにおける重要な物体相互作用のダイナミクスを活用する。 我々は,長時間映像活動認識のための低データレジーム実験を行う。 また,クリップレベルの動作分類における他のオブジェクト指向アプローチに対してベンチマークを行い,優れた性能を示す。

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