論文の概要: Deep Learning for Surgical Instrument Recognition and Segmentation in Robotic-Assisted Surgeries: A Systematic Review
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07269v2
- Date: Thu, 07 Nov 2024 07:52:59 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-09 00:48:57.887233
- Title: Deep Learning for Surgical Instrument Recognition and Segmentation in Robotic-Assisted Surgeries: A Systematic Review
- Title（参考訳）: ロボット支援外科医の手術機器認識とセグメント化のための深層学習 : システムレビュー
- Authors: Fatimaelzahraa Ali Ahmed, Mahmoud Yousef, Mariam Ali Ahmed, Hasan Omar Ali, Anns Mahboob, Hazrat Ali, Zubair Shah, Omar Aboumarzouk, Abdulla Al Ansari, Shidin Balakrishnan,
- Abstract要約: ロボットによる最小侵襲手術における手術器具のアノテートのための深層学習(DL)の適用は,手術技術の大幅な進歩を示している。
これらの高度なDLモデルは、手術器具の検出と分節の精度と効率を顕著に改善した。
外科教育におけるDLの応用は変革的である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.24342814271497581
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- Abstract: Applying deep learning (DL) for annotating surgical instruments in robot-assisted minimally invasive surgeries (MIS) represents a significant advancement in surgical technology. This systematic review examines 48 studies that and advanced DL methods and architectures. These sophisticated DL models have shown notable improvements in the precision and efficiency of detecting and segmenting surgical tools. The enhanced capabilities of these models support various clinical applications, including real-time intraoperative guidance, comprehensive postoperative evaluations, and objective assessments of surgical skills. By accurately identifying and segmenting surgical instruments in video data, DL models provide detailed feedback to surgeons, thereby improving surgical outcomes and reducing complication risks. Furthermore, the application of DL in surgical education is transformative. The review underscores the significant impact of DL on improving the accuracy of skill assessments and the overall quality of surgical training programs. However, implementing DL in surgical tool detection and segmentation faces challenges, such as the need for large, accurately annotated datasets to train these models effectively. The manual annotation process is labor-intensive and time-consuming, posing a significant bottleneck. Future research should focus on automating the detection and segmentation process and enhancing the robustness of DL models against environmental variations. Expanding the application of DL models across various surgical specialties will be essential to fully realize this technology's potential. Integrating DL with other emerging technologies, such as augmented reality (AR), also offers promising opportunities to further enhance the precision and efficacy of surgical procedures.
- Abstract（参考訳）: ロボットによる最小侵襲手術(MIS)における手術器具の注釈付けのための深層学習(DL)の適用は,手術技術の著しい進歩を示している。
本研究は,先進的なDL手法とアーキテクチャに関する48の研究を体系的に検討する。
これらの高度なDLモデルは、手術器具の検出と分節の精度と効率を顕著に改善した。
これらのモデルの強化は、リアルタイムの術中指導、総合的な術後評価、手術スキルの客観的評価など、様々な臨床応用をサポートする。
手術器具をビデオデータで正確に識別してセグメント化することにより、DLモデルは外科医に詳細なフィードバックを与え、手術結果の改善と合併症のリスクの低減を図っている。
さらに, 手術教育におけるDLの応用は変革的である。
本総説では,DLが技量評価の精度向上と外科訓練プログラムの総合的品質向上に有意な影響を指摘した。
しかし、手術ツールの検出とセグメント化にDLを実装することは、これらのモデルを効果的にトレーニングするために、大規模で正確に注釈付けされたデータセットを必要とするなど、課題に直面している。
手動のアノテーションプロセスは、労働集約的で時間がかかり、重大なボトルネックを生じさせる。
今後の研究は, 検出・分節プロセスの自動化と, 環境変動に対するDLモデルの堅牢性向上に重点を置くべきである。
各種外科専門分野におけるDLモデルの適用拡大は,この技術の潜在能力を十分に実現するために不可欠である。
拡張現実(AR)などの他の新興技術とDLを統合することで、外科手術の精度と効果をさらに向上する有望な機会を提供する。
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