論文の概要: A Temporal Convolutional Network-Based Approach and a Benchmark Dataset for Colonoscopy Video Temporal Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.03430v1
• Date: Wed, 05 Feb 2025 18:21:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:26:35.020203
• Title: A Temporal Convolutional Network-Based Approach and a Benchmark Dataset for Colonoscopy Video Temporal Segmentation
• Title（参考訳）: 時間畳み込みネットワークによる大腸内視鏡的時間分割のためのベンチマークデータセット
• Authors: Carlo Biffi, Giorgio Roffo, Pietro Salvagnini, Andrea Cherubini,
• Abstract要約: ColonTCNは、独自の時間的畳み込みブロックを使用して、大腸内視鏡ビデオの時間的セグメンテーションの時間的依存関係を効率的にキャプチャする学習ベースのアーキテクチャである。 ColonTCNは、評価時に低いパラメータ数を維持しながら、分類精度の最先端性を達成する。 腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下手術を施行した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.146247125118741
• License:
• Abstract: Following recent advancements in computer-aided detection and diagnosis systems for colonoscopy, the automated reporting of colonoscopy procedures is set to further revolutionize clinical practice. A crucial yet underexplored aspect in the development of these systems is the creation of computer vision models capable of autonomously segmenting full-procedure colonoscopy videos into anatomical sections and procedural phases. In this work, we aim to create the first open-access dataset for this task and propose a state-of-the-art approach, benchmarked against competitive models. We annotated the publicly available REAL-Colon dataset, consisting of 2.7 million frames from 60 complete colonoscopy videos, with frame-level labels for anatomical locations and colonoscopy phases across nine categories. We then present ColonTCN, a learning-based architecture that employs custom temporal convolutional blocks designed to efficiently capture long temporal dependencies for the temporal segmentation of colonoscopy videos. We also propose a dual k-fold cross-validation evaluation protocol for this benchmark, which includes model assessment on unseen, multi-center data.ColonTCN achieves state-of-the-art performance in classification accuracy while maintaining a low parameter count when evaluated using the two proposed k-fold cross-validation settings, outperforming competitive models. We report ablation studies to provide insights into the challenges of this task and highlight the benefits of the custom temporal convolutional blocks, which enhance learning and improve model efficiency. We believe that the proposed open-access benchmark and the ColonTCN approach represent a significant advancement in the temporal segmentation of colonoscopy procedures, fostering further open-access research to address this clinical need.
• Abstract（参考訳）: 近年の大腸内視鏡検査におけるコンピュータ支援診断システムの発展に伴い,大腸内視鏡検査の自動化が臨床応用にさらなる革命をもたらすことが期待されている。 これらのシステムの開発において重要で未発見の側面は、完全な大腸内視鏡映像を解剖学的セクションと手続き的なフェーズに自律的に分割できるコンピュータビジョンモデルを作成することである。 本研究では,このタスクのための最初のオープンアクセスデータセットを作成し,競争モデルに対してベンチマークした最先端のアプローチを提案する。 我々は、60の完全大腸内視鏡ビデオから270万フレームのREAL-Colonデータセットに、9つのカテゴリにわたる解剖学的位置と大腸内視鏡フェーズのフレームレベルラベルを付記した。 次に,大腸内視鏡ビデオの時間的セグメント化のための時間的依存関係を効率的に捉えるために,独自の時間的畳み込みブロックを用いた学習ベースアーキテクチャであるColonTCNを提案する。 また、このベンチマークのための2つのk-foldクロスバリデーション評価プロトコルを提案する。このベンチマークは、未確認のマルチセンターデータに対するモデルアセスメントを含む。ColonTCNは、2つのk-foldクロスバリデーション設定を用いて評価すると、低いパラメータ数を保ちながら、分類精度で最先端のパフォーマンスを達成する。 本稿では,この課題に対する洞察を提供するためのアブレーション研究を報告し,学習の促進とモデル効率の向上を図った,カスタム時間的畳み込みブロックの利点を強調した。 腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下腹腔鏡下手術を施行した。

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