論文の概要: Surgical Workflow Recognition and Blocking Effectiveness Detection in Laparoscopic Liver Resections with Pringle Maneuver

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10538v3
• Date: Mon, 11 Nov 2024 16:08:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 17:14:24.657628
• Title: Surgical Workflow Recognition and Blocking Effectiveness Detection in Laparoscopic Liver Resections with Pringle Maneuver
• Title（参考訳）: Pringle maneuver を用いた腹腔鏡下肝切除術における外科的ワークフロー認識とブロック効果の検出
• Authors: Diandian Guo, Weixin Si, Zhixi Li, Jialun Pei, Pheng-Ann Heng,
• Abstract要約: 腹腔鏡下肝切除におけるプリングル手術 (PM) は, 出血を減少させ, 明確な手術観を提供することを目的としている。 ワークフロー認識とブロック有効性検出の2つの補完的AI支援手術モニタリングタスクを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.28655489773266
• License:
• Abstract: Pringle maneuver (PM) in laparoscopic liver resection aims to reduce blood loss and provide a clear surgical view by intermittently blocking blood inflow of the liver, whereas prolonged PM may cause ischemic injury. To comprehensively monitor this surgical procedure and provide timely warnings of ineffective and prolonged blocking, we suggest two complementary AI-assisted surgical monitoring tasks: workflow recognition and blocking effectiveness detection in liver resections. The former presents challenges in real-time capturing of short-term PM, while the latter involves the intraoperative discrimination of long-term liver ischemia states. To address these challenges, we meticulously collect a novel dataset, called PmLR50, consisting of 25,037 video frames covering various surgical phases from 50 laparoscopic liver resection procedures. Additionally, we develop an online baseline for PmLR50, termed PmNet. This model embraces Masked Temporal Encoding (MTE) and Compressed Sequence Modeling (CSM) for efficient short-term and long-term temporal information modeling, and embeds Contrastive Prototype Separation (CPS) to enhance action discrimination between similar intraoperative operations. Experimental results demonstrate that PmNet outperforms existing state-of-the-art surgical workflow recognition methods on the PmLR50 benchmark. Our research offers potential clinical applications for the laparoscopic liver surgery community. Source code and data will be publicly available.
• Abstract（参考訳）: 腹腔鏡下肝切除におけるプリングル手術 (PM) は, 肝血流を断続的に遮断することにより, 出血を減少させ, 明確な外科的観察を可能にすることを目的としている。 この外科的処置を包括的に監視し,非効率で長期にわたるブロックのタイムリーな警告を与えるために,我々は,ワークフロー認識と肝切除における有効性検出の2つの補完的AI支援手術モニタリングタスクを提案する。 前者は短期PMのリアルタイム取得に課題を呈し、後者は長期肝虚血状態の術中診断を含む。 これらの課題に対処するため,腹腔鏡下肝切除術50例の手術段階をカバーする25,037の動画フレームからなる,PmLR50という新しいデータセットを慎重に収集した。 さらに,PmLR50のオンラインベースラインであるPmNetを開発した。 このモデルは、短時間・長期の時間情報モデリングを効率的に行うために、マスク付き一時符号化(MTE)と圧縮シーケンスモデリング(CSM)を採用し、コントラスト型プロトタイプ分離(CPS)を組み込んで、同様の手術操作間の動作識別を強化する。 PmLR50ベンチマークでPmNetが既存の最先端の手術ワークフロー認識手法より優れていることを示す実験結果を得た。 本研究は腹腔鏡下肝外科領域における臨床応用の可能性について検討した。 ソースコードとデータは公開されます。

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