論文の概要: MT3DNet: Multi-Task learning Network for 3D Surgical Scene Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03928v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 07:07:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:42:55.646131
• Title: MT3DNet: Multi-Task learning Network for 3D Surgical Scene Reconstruction
• Title（参考訳）: MT3DNet:3次元手術シーン再構築のためのマルチタスク学習ネットワーク
• Authors: Mithun Parab, Pranay Lendave, Jiyoung Kim, Thi Quynh Dan Nguyen, Palash Ingle,
• Abstract要約: 画像支援最小侵襲手術(MIS)では,手術シーンの理解が外科医へのリアルタイムフィードバックに不可欠である。 この課題は、高解像度の画像で描かれた手術シーンの深さを正確に検出し、セグメンテーションし、推定することにある。 これらのタスクを同時に実行するために,Multi-Task Learning (MTL) ネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: In image-assisted minimally invasive surgeries (MIS), understanding surgical scenes is vital for real-time feedback to surgeons, skill evaluation, and improving outcomes through collaborative human-robot procedures. Within this context, the challenge lies in accurately detecting, segmenting, and estimating the depth of surgical scenes depicted in high-resolution images, while simultaneously reconstructing the scene in 3D and providing segmentation of surgical instruments along with detection labels for each instrument. To address this challenge, a novel Multi-Task Learning (MTL) network is proposed for performing these tasks concurrently. A key aspect of this approach involves overcoming the optimization hurdles associated with handling multiple tasks concurrently by integrating a Adversarial Weight Update into the MTL framework, the proposed MTL model achieves 3D reconstruction through the integration of segmentation, depth estimation, and object detection, thereby enhancing the understanding of surgical scenes, which marks a significant advancement compared to existing studies that lack 3D capabilities. Comprehensive experiments on the EndoVis2018 benchmark dataset underscore the adeptness of the model in efficiently addressing all three tasks, demonstrating the efficacy of the proposed techniques.
• Abstract（参考訳）: 画像支援による最小侵襲手術(MIS)では、手術シーンの理解は、外科医へのリアルタイムフィードバック、スキル評価、共同作業による成果改善に不可欠である。 この文脈内での課題は、高解像度の画像で描かれた手術シーンの深さを正確に検出し、セグメンティングし、推定することであり、同時にシーンを3Dで再構築し、各機器に対する検出ラベルとともに手術機器のセグメンテーションを提供する。 この課題に対処するために、これらのタスクを同時に実行するために、新しいマルチタスク学習(MTL)ネットワークを提案する。 MTLフレームワークにAdversarial Weight Updateを統合することで、複数のタスクを同時に処理する際の最適化ハードルを克服することによる、このアプローチの重要な側面として、提案したMTLモデルは、セグメント化、深さ推定、オブジェクト検出の統合による3次元再構成を実現し、手術シーンの理解を高める。 EndoVis2018ベンチマークデータセットに関する総合的な実験は、3つのタスクすべてに効率的に対処し、提案した手法の有効性を実証する。

関連論文リスト

• Large Spatial Model: End-to-end Unposed Images to Semantic 3D [79.94479633598102]
  大空間モデル(LSM)は、RGB画像を直接意味的放射場に処理する。 LSMは、単一のフィードフォワード操作における幾何学、外観、意味を同時に推定する。 新しい視点で言語と対話することで、多目的ラベルマップを生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T17:54:42Z)
• A Review of 3D Reconstruction Techniques for Deformable Tissues in Robotic Surgery [8.909938295090827]
  NeRFベースの技術は、暗黙的にシーンを再構築する能力に注目が集まっている。 一方、3D-GSは3Dガウシアンを明示的に使用し、NeRFの複雑なボリュームレンダリングの代替として2D平面に投影するシーンを表現している。 この研究は、最先端のSOTA(State-of-the-art)アプローチを探求し、レビューし、彼らのイノベーションと実装原則について議論する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-08T12:51:23Z)
• Enhancing Generalizability of Representation Learning for Data-Efficient 3D Scene Understanding [50.448520056844885]
  本研究では,実世界のパターンを持つ多様な合成シーンを生成可能なベイズネットワークを提案する。 一連の実験は、既存の最先端の事前学習手法に比べて、我々の手法が一貫した優位性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-17T07:43:53Z)
• Enhancing Weakly Supervised 3D Medical Image Segmentation through Probabilistic-aware Learning [52.249748801637196]
  3次元医用画像のセグメンテーションは、疾患の診断と治療計画に重要な意味を持つ課題である。 近年の深層学習の進歩は、完全に教師付き医療画像のセグメンテーションを著しく強化している。 本稿では,3次元医用画像に特化して設計された,確率的適応型弱教師付き学習パイプラインを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-05T00:46:53Z)
• Pixel-Wise Recognition for Holistic Surgical Scene Understanding [31.338288460529046]
  本稿では,前立腺腫 (GraSP) データセットについて述べる。 GraSPは、外科的シーン理解を、様々なレベルの粒度の相補的なタスクの階層としてモデル化した、キュレートされたベンチマークである。 本稿では,グローバルビデオ特徴抽出器と局所領域の提案を組み合わせた汎用アーキテクチャであるTransformers for Actions, Phases, Steps, and Instruments(TAPIS)モデルを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-20T09:09:52Z)
• Joint 2D-3D Multi-Task Learning on Cityscapes-3D: 3D Detection, Segmentation, and Depth Estimation [11.608682595506354]
  TaskPrompterは革新的なマルチタスクプロンプトフレームワークを提供する。 i)タスク・ジェネリックな表現、ii)タスク固有の表現、iii)タスク間の相互作用の学習を統一する。 新しいベンチマークでは、モノクロ3D車両の検出、セマンティックセグメンテーション、モノクロ深度推定の予測を同時に生成するためにマルチタスクモデルが必要である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-03T13:41:35Z)
• CholecTriplet2022: Show me a tool and tell me the triplet -- an endoscopic vision challenge for surgical action triplet detection [41.66666272822756]
  本稿では,ColecTriplet2022の課題について述べる。 キーアクターとして、すべての可視的手術器具(または道具)の弱い調整されたバウンディングボックスローカライゼーションと、楽器、動詞、ターゲット>三重奏の形式での各ツール活性のモデリングを含む。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-13T11:53:14Z)
• CholecTriplet2021: A benchmark challenge for surgical action triplet recognition [66.51610049869393]
  腹腔鏡下手術における三肢の認識のためにMICCAI 2021で実施した内視鏡的視力障害であるColecTriplet 2021を提案する。 課題の参加者が提案する最先端の深層学習手法の課題設定と評価について述べる。 4つのベースライン法と19の新しいディープラーニングアルゴリズムが提示され、手術ビデオから直接手術行動三重項を認識し、平均平均精度(mAP)は4.2%から38.1%である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-10T18:51:55Z)
• Multimodal Semantic Scene Graphs for Holistic Modeling of Surgical Procedures [70.69948035469467]
  カメラビューから3Dグラフを生成するための最新のコンピュータビジョン手法を利用する。 次に,手術手順の象徴的,意味的表現を統一することを目的としたマルチモーダルセマンティックグラフシーン(MSSG)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-09T14:35:44Z)
• Robust Medical Instrument Segmentation Challenge 2019 [56.148440125599905]
  腹腔鏡装置の術中追跡は、しばしばコンピュータとロボットによる介入の必要条件である。 本研究の課題は,30の手術症例から取得した10,040枚の注釈画像からなる外科的データセットに基づいていた。 結果は、初期仮説、すなわち、アルゴリズムの性能がドメインギャップの増大とともに低下することを確認する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-23T14:35:08Z)
• AP-MTL: Attention Pruned Multi-task Learning Model for Real-time Instrument Detection and Segmentation in Robot-assisted Surgery [23.33984309289549]
  高解像度画像の検出とセグメンテーションのためのリアルタイムロボットシステムの訓練は、限られた計算資源で難しい問題となる。 重み付きエンコーダとタスク認識検出とセグメンテーションデコーダを備えた,エンドツーエンドのトレーニング可能なリアルタイムマルチタスク学習モデルを開発した。 我々のモデルは最先端のセグメンテーションモデルや検出モデルよりも優れており、最も優れたモデルもその課題である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-10T14:24:51Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。