論文の概要: An Automated Machine Learning Framework for Surgical Suturing Action Detection under Class Imbalance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.06407v1
- Date: Mon, 10 Feb 2025 12:47:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-11 14:29:35.253355
- Title: An Automated Machine Learning Framework for Surgical Suturing Action Detection under Class Imbalance
- Title（参考訳）: クラス不均衡下での外科的縫合動作検出のための機械学習フレームワーク
- Authors: Baobing Zhang, Paul Sullivan, Benjie Tang, Ghulam Nabi, Mustafa Suphi Erden,
- Abstract要約: 解釈可能なアウトプットによる外科的動作のリアルタイム検出は,自動的かつリアルタイムな指導フィードバックとスキル開発に不可欠である。
本稿では,経験者および研修医双方から収集した手術行動データに基づいて,自動機械学習手法を用いた迅速な展開手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2043621020930133
- License:
- Abstract: In laparoscopy surgical training and evaluation, real-time detection of surgical actions with interpretable outputs is crucial for automated and real-time instructional feedback and skill development. Such capability would enable development of machine guided training systems. This paper presents a rapid deployment approach utilizing automated machine learning methods, based on surgical action data collected from both experienced and trainee surgeons. The proposed approach effectively tackles the challenge of highly imbalanced class distributions, ensuring robust predictions across varying skill levels of surgeons. Additionally, our method partially incorporates model transparency, addressing the reliability requirements in medical applications. Compared to deep learning approaches, traditional machine learning models not only facilitate efficient rapid deployment but also offer significant advantages in interpretability. Through experiments, this study demonstrates the potential of this approach to provide quick, reliable and effective real-time detection in surgical training environments
- Abstract（参考訳）: 腹腔鏡下手術訓練と評価では,自動的かつリアルタイムな指導フィードバックとスキル開発には,解釈可能なアウトプットによるリアルタイムな手術動作の検出が不可欠である。
そのような能力は、機械誘導訓練システムの開発を可能にする。
本稿では,経験者および研修医双方から収集した手術行動データに基づいて,自動機械学習手法を用いた迅速な展開手法を提案する。
提案手法は,高度に不均衡なクラス分布の課題に効果的に対処し,外科医のさまざまなスキルレベルにわたる堅牢な予測を確実にする。
さらに,医療応用における信頼性要件に対処するため,モデルの透明性を部分的に組み込んだ手法を提案する。
ディープラーニングのアプローチと比較して、従来の機械学習モデルは効率的な迅速なデプロイメントを促進するだけでなく、解釈可能性に大きな利点をもたらす。
本研究は, 外科的訓練環境において, 迅速かつ信頼性が高く, 効果的なリアルタイム検出を実現するためのアプローチの可能性を示す。
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