論文の概要: SURGIVID: Annotation-Efficient Surgical Video Object Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07801v1
• Date: Thu, 12 Sep 2024 07:12:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-13 17:27:45.997257
• Title: SURGIVID: Annotation-Efficient Surgical Video Object Discovery
• Title（参考訳）: SURGIVID: アノテーション効率の良い手術用ビデオオブジェクト発見
• Authors: Çağhan Köksal, Ghazal Ghazaei, Nassir Navab,
• Abstract要約: 手術シーンのセマンティックセグメンテーションのためのアノテーション効率のよいフレームワークを提案する。 我々は,画像に基づく自己監督型物体発見法を用いて,外科的ビデオにおいて最も有能なツールや解剖学的構造を同定する。 完全教師付きセグメンテーションモデルを用いて,36のアノテーションラベルで強化した無教師付きセットアップでは,同程度のローカライゼーション性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.16556256395392
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Surgical scenes convey crucial information about the quality of surgery. Pixel-wise localization of tools and anatomical structures is the first task towards deeper surgical analysis for microscopic or endoscopic surgical views. This is typically done via fully-supervised methods which are annotation greedy and in several cases, demanding medical expertise. Considering the profusion of surgical videos obtained through standardized surgical workflows, we propose an annotation-efficient framework for the semantic segmentation of surgical scenes. We employ image-based self-supervised object discovery to identify the most salient tools and anatomical structures in surgical videos. These proposals are further refined within a minimally supervised fine-tuning step. Our unsupervised setup reinforced with only 36 annotation labels indicates comparable localization performance with fully-supervised segmentation models. Further, leveraging surgical phase labels as weak labels can better guide model attention towards surgical tools, leading to $\sim 2\%$ improvement in tool localization. Extensive ablation studies on the CaDIS dataset validate the effectiveness of our proposed solution in discovering relevant surgical objects with minimal or no supervision.
• Abstract（参考訳）: 手術シーンは、手術の質に関する重要な情報を伝える。 ツールと解剖学的構造のピクセルワイドな局在化は、顕微鏡的または内視鏡的外科的視点のためのより深い外科的分析に向けた最初の課題である。 これは一般的に、注釈の欲求である完全に教師された方法によって行われ、場合によっては医学的な専門知識を必要とする。 標準化された外科的ワークフローを通して得られた外科的ビデオの拡散を考えると,手術シーンの意味的セグメンテーションのためのアノテーション効率の良い枠組みを提案する。 我々は,画像に基づく自己監督型物体発見法を用いて,外科的ビデオにおいて最も有能なツールや解剖学的構造を同定する。 これらの提案は、最小限に監督された微調整のステップでさらに洗練される。 完全教師付きセグメンテーションモデルを用いて,36のアノテーションラベルで強化した無教師付きセットアップでは,同程度のローカライゼーション性能を示す。 さらに、外科的位相ラベルを弱いラベルとして活用することで、手術ツールに対するモデルの注意をガイドし、ツールのローカライゼーションが$\sim 2\%向上する。 CaDISデータセットの広範囲にわたるアブレーション研究は、最小または無監督の外科的対象の発見において、提案手法の有効性を検証した。

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