論文の概要: Synergistic Bleeding Region and Point Detection in Surgical Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.22174v1
• Date: Fri, 28 Mar 2025 06:27:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-31 15:29:40.489898
• Title: Synergistic Bleeding Region and Point Detection in Surgical Videos
• Title（参考訳）: 手術映像における相乗的出血領域と点検出
• Authors: Jialun Pei, Zhangjun Zhou, Diandian Guo, Zhixi Li, Jing Qin, Bo Du, Pheng-Ann Heng,
• Abstract要約: 腹腔鏡下手術における術中出血は外科的経過を妨げるために手術野の急激な閉塞を引き起こす。 本研究では,95の手術用ビデオクリップから5,330フレームの出血領域と点アノテーションを備えた実世界の外科用出血検出データセット,SurgBloodを構築した。 手術ビデオにおける出血領域と点の同時検出を実現するために,BlooDetというマルチタスク・シナジスティックオンライン検出器を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.52416525595543
• License:
• Abstract: Intraoperative bleeding in laparoscopic surgery causes rapid obscuration of the operative field to hinder the surgical process. Intelligent detection of bleeding regions can quantify the blood loss to assist decision-making, while locating the bleeding point helps surgeons quickly identify the source of bleeding and achieve hemostasis in time. In this study, we first construct a real-world surgical bleeding detection dataset, named SurgBlood, comprising 5,330 frames from 95 surgical video clips with bleeding region and point annotations. Accordingly, we develop a dual-task synergistic online detector called BlooDet, designed to perform simultaneous detection of bleeding regions and points in surgical videos. Our framework embraces a dual-branch bidirectional guidance design based on Segment Anything Model 2 (SAM 2). The mask branch detects bleeding regions through adaptive edge and point prompt embeddings, while the point branch leverages mask memory to induce bleeding point memory modeling and captures the direction of bleed point movement through inter-frame optical flow. By interactive guidance and prompts, the two branches explore potential spatial-temporal relationships while leveraging memory modeling from previous frames to infer the current bleeding condition. Extensive experiments demonstrate that our approach outperforms other counterparts on SurgBlood in both bleeding region and point detection tasks, e.g., achieving 64.88% IoU for bleeding region detection and 83.69% PCK-10% for bleeding point detection.
• Abstract（参考訳）: 腹腔鏡下手術における術中出血は外科的経過を妨げるために手術野の急激な閉塞を引き起こす。 出血部位のインテリジェントな検出は、血液の喪失を定量化し、意思決定を支援する。 本研究では,95の手術用ビデオクリップから5,330フレームの出血領域と点アノテーションを備えた実世界の外科用出血検出データセット,SurgBloodを構築した。 そこで我々は,BlooDetというマルチタスク同期型オンライン検出器を開発し,手術ビデオの出血領域と点の同時検出を可能にした。 本フレームワークでは,Segment Anything Model 2 (SAM2) に基づく双方向の双方向誘導設計を採用している。 マスクブランチは適応エッジおよびポイントプロンプト埋め込みを介して出血領域を検出し、ポイントブランチはマスクメモリを活用して出血点メモリモデリングを誘導し、フレーム間光フローを介して出血点運動の方向をキャプチャする。 対話的なガイダンスとプロンプトにより、2つのブランチは、以前のフレームからのメモリモデリングを活用しながら、潜在的な時空間関係を探索し、現在の出血状態を予測する。 出血部位検出では64.88%のIoU, 出血部位検出では83.69%のPCK-10%を達成した。

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