論文の概要: Surg-3M: A Dataset and Foundation Model for Perception in Surgical Settings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19740v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 15:05:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:55:08.441138
• Title: Surg-3M: A Dataset and Foundation Model for Perception in Surgical Settings
• Title（参考訳）: Surg-3M:外科手術における知覚のためのデータセットと基礎モデル
• Authors: Chengan Che, Chao Wang, Tom Vercauteren, Sophia Tsoka, Luis C. Garcia-Peraza-Herrera,
• Abstract要約: 本稿では,Surg-3Mをベースとした自己教師型基礎モデルであるSurgFMについて述べる。 Surg-3MとSurgFMはどちらも、自律的なロボット手術システムの開発を加速する大きな可能性を秘めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.912213082028129
• License:
• Abstract: Advancements in computer-assisted surgical procedures heavily rely on accurate visual data interpretation from camera systems used during surgeries. Traditional open-access datasets focusing on surgical procedures are often limited by their small size, typically consisting of fewer than 100 videos with less than 100K images. To address these constraints, a new dataset called Surg-3M has been compiled using a novel aggregation pipeline that collects high-resolution videos from online sources. Featuring an extensive collection of over 4K surgical videos and more than 3 million high-quality images from multiple procedure types, Surg-3M offers a comprehensive resource surpassing existing alternatives in size and scope, including two novel tasks. To demonstrate the effectiveness of this dataset, we present SurgFM, a self-supervised foundation model pretrained on Surg-3M that achieves impressive results in downstream tasks such as surgical phase recognition, action recognition, and tool presence detection. Combining key components from ConvNeXt, DINO, and an innovative augmented distillation method, SurgFM exhibits exceptional performance compared to specialist architectures across various benchmarks. Our experimental results show that SurgFM outperforms state-of-the-art models in multiple downstream tasks, including significant gains in surgical phase recognition (+8.9pp, +4.7pp, and +3.9pp of Jaccard in AutoLaparo, M2CAI16, and Cholec80), action recognition (+3.1pp of mAP in CholecT50) and tool presence detection (+4.6pp of mAP in Cholec80). Moreover, even when using only half of the data, SurgFM outperforms state-of-the-art models in AutoLaparo and achieves state-of-the-art performance in Cholec80. Both Surg-3M and SurgFM have significant potential to accelerate progress towards developing autonomous robotic surgery systems.
• Abstract（参考訳）: コンピュータ支援手術の進歩は、手術中に使用されるカメラシステムからの正確な視覚データ解釈に大きく依存している。 外科手術に焦点を当てた従来のオープンアクセスデータセットは、通常100K以下のビデオと100K以下の画像からなる、小さなサイズによって制限されることが多い。 これらの制約に対処するため、Surg-3Mと呼ばれる新しいデータセットが、オンラインソースから高解像度のビデオを収集する新しいアグリゲーションパイプラインを使用してコンパイルされた。 4K以上の手術ビデオと、複数のプロシージャタイプから300万以上の高品質な画像を収集したSurg-3Mは、2つの新しいタスクを含む既存の選択肢を超える包括的なリソースを提供する。 本データセットの有効性を示すために,Surg-3Mをベースとした自己教師型基礎モデルであるSurgFMを提案する。 ConvNeXt、DINO、および革新的な拡張蒸留法の主要なコンポーネントを組み合わせることで、SurgFMは様々なベンチマークの専門アーキテクチャと比較すると、例外的な性能を示す。 以上の結果から,SurgFMは,AutoLaparo,M2CAI16,Cholec80のJaccard(+8.9pp,+4.7pp,+3.9pp),行動認識(+3.1pp,CholecT50のmAP),ツール存在検出(+4.6pp,Cholec80のmAP)など,複数の下流タスクにおける最先端モデルよりも優れていた。 さらに、データの半分しか使用していない場合でも、SurgFMはAutoLaparoの最先端モデルより優れており、Colec80の最先端パフォーマンスを実現している。 Surg-3MとSurgFMはどちらも、自律的なロボット手術システムの開発を加速する大きな可能性を秘めている。

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