論文の概要: Motion-Boundary-Driven Unsupervised Surgical Instrument Segmentation in Low-Quality Optical Flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.10039v2
• Date: Tue, 25 Mar 2025 20:18:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:18:56.767142
• Title: Motion-Boundary-Driven Unsupervised Surgical Instrument Segmentation in Low-Quality Optical Flow
• Title（参考訳）: 低品質光流中における運動境界駆動型非教師下手術機器セグメンテーション
• Authors: Yang Liu, Peiran Wu, Jiayu Huo, Gongyu Zhang, Zhen Yuan, Christos Bergeles, Rachel Sparks, Prokar Dasgupta, Alejandro Granados, Sebastien Ourselin,
• Abstract要約: 教師なしビデオベースの手術器具セグメンテーションは、ロボット支援手順の採用を加速する可能性がある。 内視鏡画像における概して低品質の光学フローは、モーションキューに大きく依存する教師なしの方法にとって大きな課題となる。 本研究では,世界規模で低品質なフローを有するフレームを選択的に破棄しながら,急激なフロー変化を伴う領域の移動境界をピンポイントする手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.75298102809838
• License:
• Abstract: Unsupervised video-based surgical instrument segmentation has the potential to accelerate the adoption of robot-assisted procedures by reducing the reliance on manual annotations. However, the generally low quality of optical flow in endoscopic footage poses a great challenge for unsupervised methods that rely heavily on motion cues. To overcome this limitation, we propose a novel approach that pinpoints motion boundaries, regions with abrupt flow changes, while selectively discarding frames with globally low-quality flow and adapting to varying motion patterns. Experiments on the EndoVis2017 VOS and EndoVis2017 Challenge datasets show that our method achieves mean Intersection-over-Union (mIoU) scores of 0.75 and 0.72, respectively, effectively alleviating the constraints imposed by suboptimal optical flow. This enables a more scalable and robust surgical instrument segmentation solution in clinical settings. The code will be publicly released.
• Abstract（参考訳）: 教師なしビデオベースの手術器具セグメンテーションは、手動アノテーションへの依存を減らすことにより、ロボット支援手順の採用を加速する可能性がある。 しかし、内視鏡映像における光学フローの概して低い品質は、モーションキューに大きく依存する教師なしの方法に大きな課題をもたらす。 この制限を克服するため,世界規模で低品質なフローでフレームを選択的に破棄し,変動する動きパターンに適応しつつ,急激なフロー変化を伴う領域の移動境界をピンポイントする手法を提案する。 EndoVis2017 VOSとEndoVis2017 Challengeデータセットの実験により、我々の手法は、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)スコアを達成し、最適下光流による制約を効果的に緩和することを示した。 これにより、よりスケーラブルで堅牢な手術器具セグメンテーションソリューションを臨床環境で実現することができる。 コードは公開されます。

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