論文の概要: TSP-OCS: A Time-Series Prediction for Optimal Camera Selection in Multi-Viewpoint Surgical Video Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.06527v1
• Date: Wed, 09 Apr 2025 02:07:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-10 13:07:31.353888
• Title: TSP-OCS: A Time-Series Prediction for Optimal Camera Selection in Multi-Viewpoint Surgical Video Analysis
• Title（参考訳）: TSP-OCS:多視点手術映像解析における最適なカメラ選択のための時系列予測
• Authors: Xinyu Liu, Xiaoguang Lin, Xiang Liu, Yong Yang, Hongqian Wang, Qilong Sun,
• Abstract要約: 本稿では,複数の同時録画ビデオストリームから最適なショットシーケンスを選択するための,教師付き学習に基づく時系列予測手法を提案する。 提案手法は,より長い時間的地平線を予測した場合であっても,従来の教師付き手法と比較して競争精度が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.40791972868592
• License:
• Abstract: Recording the open surgery process is essential for educational and medical evaluation purposes; however, traditional single-camera methods often face challenges such as occlusions caused by the surgeon's head and body, as well as limitations due to fixed camera angles, which reduce comprehensibility of the video content. This study addresses these limitations by employing a multi-viewpoint camera recording system, capturing the surgical procedure from six different angles to mitigate occlusions. We propose a fully supervised learning-based time series prediction method to choose the best shot sequences from multiple simultaneously recorded video streams, ensuring optimal viewpoints at each moment. Our time series prediction model forecasts future camera selections by extracting and fusing visual and semantic features from surgical videos using pre-trained models. These features are processed by a temporal prediction network with TimeBlocks to capture sequential dependencies. A linear embedding layer reduces dimensionality, and a Softmax classifier selects the optimal camera view based on the highest probability. In our experiments, we created five groups of open thyroidectomy videos, each with simultaneous recordings from six different angles. The results demonstrate that our method achieves competitive accuracy compared to traditional supervised methods, even when predicting over longer time horizons. Furthermore, our approach outperforms state-of-the-art time series prediction techniques on our dataset. This manuscript makes a unique contribution by presenting an innovative framework that advances surgical video analysis techniques, with significant implications for improving surgical education and patient safety.
• Abstract（参考訳）: オープンな手術プロセスの記録は教育や医学的評価に欠かせないものであるが、従来の単一カメラの手法では、外科医の頭と体による閉塞や固定されたカメラアングルによる制限など、ビデオの内容の理解度を低下させるような課題に直面することが多い。 本研究は、多視点カメラ記録システムを用いて、6つの異なる角度から手術手順を捉え、閉塞を軽減することにより、これらの制限に対処する。 本稿では,複数の同時記録ビデオストリームから最適なショットシーケンスを選択するための,教師付き学習に基づく時系列予測手法を提案する。 我々の時系列予測モデルは、事前訓練されたモデルを用いて、手術ビデオから視覚的特徴と意味的特徴を抽出し、融合することによって、将来のカメラ選択を予測する。 これらの機能はTimeBlocksによる時間的予測ネットワークによって処理され、シーケンシャルな依存関係をキャプチャする。 線形埋め込み層は寸法を小さくし、ソフトマックス分類器は最高確率に基づいて最適なカメラビューを選択する。 実験では,6つの角度から同時記録した甲状腺切除ビデオの5つのグループを作成した。 その結果,より長い時間的地平線を予測した場合であっても,従来の教師付き手法と比較して競争精度が向上することが示唆された。 さらに、我々の手法は、我々のデータセット上で最先端の時系列予測技術より優れています。 本写本は, 外科的ビデオ解析技術の進歩と, 外科的教育の改善, 患者の安全性向上に寄与する革新的枠組みを提示することによって, 独特な貢献をしている。

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