論文の概要: WeakSurg: Weakly supervised surgical instrument segmentation using temporal equivariance and semantic continuity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09551v1
• Date: Thu, 14 Mar 2024 16:39:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-15 19:38:09.184620
• Title: WeakSurg: Weakly supervised surgical instrument segmentation using temporal equivariance and semantic continuity
• Title（参考訳）: WeakSurg : 時間的等比と意味的連続性を用いた弱監督型手術器具セグメンテーション
• Authors: Qiyuan Wang, Yanzhe Liu, Shang Zhao, Rong Liu, S. Kevin Zhou,
• Abstract要約: WeakSurgは、外科的シナリオを考慮に入れた時間的情報を利用する、計器のみの弱教師付きセグメンテーションアーキテクチャである。 以上の結果から,WeakSurgはセマンティックセグメンテーションの指標だけでなく,インスタンスセグメンテーションの指標においても最先端の手法と良好に比較できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.448593791011204
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Weakly supervised surgical instrument segmentation with only instrument presence labels has been rarely explored in surgical domain. To mitigate the highly under-constrained challenges, we extend a two-stage weakly supervised segmentation paradigm with temporal attributes from two perspectives. From a temporal equivariance perspective, we propose a prototype-based temporal equivariance regulation loss to enhance pixel-wise consistency between adjacent features. From a semantic continuity perspective, we propose a class-aware temporal semantic continuity loss to constrain the semantic consistency between a global view of target frame and local non-discriminative regions of adjacent reference frame. To the best of our knowledge, WeakSurg is the first instrument-presence-only weakly supervised segmentation architecture to take temporal information into account for surgical scenarios. Extensive experiments are validated on Cholec80, an open benchmark for phase and instrument recognition. We annotate instance-wise instrument labels with fixed time-steps which are double checked by a clinician with 3-years experience. Our results show that WeakSurg compares favorably with state-of-the-art methods not only on semantic segmentation metrics but also on instance segmentation metrics.
• Abstract（参考訳）: 手術領域では, 器量ラベルのみを付与した手術器具セグメンテーションはめったに行われていない。 制約の少ない課題を緩和するため,2つの視点から時間的特性を持つ2段階の弱教師付きセグメンテーションパラダイムを拡張した。 時間的等分散の観点から,隣接する特徴間の画素幅の整合性を高めるため,プロトタイプに基づく時間的等分散制御損失を提案する。 セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティの損失について検討する。 われわれの知る限りでは、WeakSurgは、外科的シナリオを考慮に入れた初めての、楽器のみによる、弱い教師付きセグメンテーションアーキテクチャである。 Cholec80は、位相と楽器の認識のためのオープンなベンチマークである。 我々は,3年の経験のある臨床医が二重にチェックする,固定時間ステップのインスタンスワイド・インスツルメンツ・ラベルをアノテートする。 以上の結果から,WeakSurgはセマンティックセグメンテーションの指標だけでなく,インスタンスセグメンテーションの指標においても最先端の手法と良好に比較できることがわかった。

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