論文の概要: CathAction: A Benchmark for Endovascular Intervention Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13126v2
• Date: Fri, 30 Aug 2024 11:45:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-02 17:28:49.109684
• Title: CathAction: A Benchmark for Endovascular Intervention Understanding
• Title（参考訳）: CathAction: 血管インターベンション理解のためのベンチマーク
• Authors: Baoru Huang, Tuan Vo, Chayun Kongtongvattana, Giulio Dagnino, Dennis Kundrat, Wenqiang Chi, Mohamed Abdelaziz, Trevor Kwok, Tudor Jianu, Tuong Do, Hieu Le, Minh Nguyen, Hoan Nguyen, Erman Tjiputra, Quang Tran, Jianyang Xie, Yanda Meng, Binod Bhattarai, Zhaorui Tan, Hongbin Liu, Hong Seng Gan, Wei Wang, Xi Yang, Qiufeng Wang, Jionglong Su, Kaizhu Huang, Angelos Stefanidis, Min Guo, Bo Du, Rong Tao, Minh Vu, Guoyan Zheng, Yalin Zheng, Francisco Vasconcelos, Danail Stoyanov, Daniel Elson, Ferdinando Rodriguez y Baena, Anh Nguyen,
• Abstract要約: CathActionはカテーテル化理解のための大規模なデータセットである。 我々のデータセットは、約50,000の注釈付きフレームを含み、カテーテル化アクション理解と衝突検出を行う。 各タスクについて、この分野における最近の関連する研究をベンチマークする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.58430707848527
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Real-time visual feedback from catheterization analysis is crucial for enhancing surgical safety and efficiency during endovascular interventions. However, existing datasets are often limited to specific tasks, small scale, and lack the comprehensive annotations necessary for broader endovascular intervention understanding. To tackle these limitations, we introduce CathAction, a large-scale dataset for catheterization understanding. Our CathAction dataset encompasses approximately 500,000 annotated frames for catheterization action understanding and collision detection, and 25,000 ground truth masks for catheter and guidewire segmentation. For each task, we benchmark recent related works in the field. We further discuss the challenges of endovascular intentions compared to traditional computer vision tasks and point out open research questions. We hope that CathAction will facilitate the development of endovascular intervention understanding methods that can be applied to real-world applications. The dataset is available at https://airvlab.github.io/cathaction/.
• Abstract（参考訳）: カテーテル化解析によるリアルタイム視覚フィードバックは,血管内手術における外科的安全性と効率の向上に不可欠である。 しかし、既存のデータセットは、しばしば特定のタスク、小さなスケールに制限され、より広範な血管内介入を理解するのに必要な包括的なアノテーションが欠如している。 これらの制約に対処するため,カテーテル化理解のための大規模データセットであるCathActionを導入する。 我々のCathActionデータセットは、カテーテルの動作理解と衝突検出のための約50,000の注釈付きフレームと、カテーテルとガイドワイヤのセグメンテーションのための25,000の真実マスクを含んでいる。 各タスクについて、この分野における最近の関連する研究をベンチマークする。 さらに,従来のコンピュータビジョンの課題と比較して,血管内意図の課題を議論し,オープンな研究課題を指摘する。 我々はCathActionが現実世界の応用に適用可能な血管内介入理解手法の開発を促進することを願っている。 データセットはhttps://airvlab.github.io/cathaction/で公開されている。

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