論文の概要: Rethinking Low-quality Optical Flow in Unsupervised Surgical Instrument Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10039v1
• Date: Fri, 15 Mar 2024 06:19:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-18 18:29:12.352248
• Title: Rethinking Low-quality Optical Flow in Unsupervised Surgical Instrument Segmentation
• Title（参考訳）: 教師なし手術機器セグメンテーションにおける低品質光フローの再考
• Authors: Peiran Wu, Yang Liu, Jiayu Huo, Gongyu Zhang, Christos Bergeles, Rachel Sparks, Prokar Dasgupta, Alejandro Granados, Sebastien Ourselin,
• Abstract要約: ロボット補助手術において,ビデオベースの手術器具セグメンテーションが重要な役割を担っている。 教師なしのセグメンテーションは、光学フローの典型的に低い品質のために区別が難しいモーションキューに大きく依存している。 本研究は,低品質光流の固有の限界にもかかわらず,モデル性能の向上という課題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.471249616792214
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Video-based surgical instrument segmentation plays an important role in robot-assisted surgeries. Unlike supervised settings, unsupervised segmentation relies heavily on motion cues, which are challenging to discern due to the typically lower quality of optical flow in surgical footage compared to natural scenes. This presents a considerable burden for the advancement of unsupervised segmentation techniques. In our work, we address the challenge of enhancing model performance despite the inherent limitations of low-quality optical flow. Our methodology employs a three-pronged approach: extracting boundaries directly from the optical flow, selectively discarding frames with inferior flow quality, and employing a fine-tuning process with variable frame rates. We thoroughly evaluate our strategy on the EndoVis2017 VOS dataset and Endovis2017 Challenge dataset, where our model demonstrates promising results, achieving a mean Intersection-over-Union (mIoU) of 0.75 and 0.72, respectively. Our findings suggest that our approach can greatly decrease the need for manual annotations in clinical environments and may facilitate the annotation process for new datasets. The code is available at https://github.com/wpr1018001/Rethinking-Low-quality-Optical-Flow.git
• Abstract（参考訳）: ロボット補助手術において,ビデオベースの手術器具セグメンテーションが重要な役割を担っている。 教師なしセグメンテーションは、教師なしセグメンテーションとは違い、自然のシーンに比べて手術映像の光学的流れの質が低いため、区別が難しいモーションキューに大きく依存している。 これにより、教師なしセグメンテーション技術の進歩にかなりの負担がかかる。 本研究は,低品質光流の固有の限界にもかかわらず,モデル性能の向上という課題に対処する。 提案手法では,光学フローから直接境界線を抽出し,フロー品質が劣るフレームを選択的に破棄し,フレームレートが可変な微調整プロセスを用いる。 我々は、EndoVis2017 VOSデータセットとEndovis2017 Challengeデータセットに対して、我々の戦略を徹底的に評価し、我々のモデルは有望な結果を示し、それぞれ0.75と0.72のインターセクション・オーバー・ユニオン(mIoU)を達成する。 以上の結果から,本手法は臨床環境における手動アノテーションの必要性を大幅に低減し,新たなデータセットのアノテーションプロセスを容易にする可能性が示唆された。 コードはhttps://github.com/wpr1018001/Rethinking-Low-quality-Optical-Flow.gitで公開されている。

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