Fugu-MT 論文翻訳(概要): Privacy-Preserving Operating Room Workflow Analysis using Digital Twins

論文の概要: Privacy-Preserving Operating Room Workflow Analysis using Digital Twins

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.12552v2
Date: Thu, 03 Jul 2025 06:11:55 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-07-04 15:37:14.083004
Title: Privacy-Preserving Operating Room Workflow Analysis using Digital Twins
Title（参考訳）: ディジタルツインを用いた動作室ワークフロー解析のプライバシ保護
Authors: Alejandra Perez, Han Zhang, Yu-Chun Ku, Lalithkumar Seenivasan, Roger Soberanis, Jose L. Porras, Richard Day, Jeff Jopling, Peter Najjar, Mathias Unberath,
Abstract要約: 本稿では,プライバシー保護操作室(OR)のビデオ解析とイベント検出のための2段階パイプラインを提案する。まず、従来のRGBビデオからORのDigital Twinsを生成するために、奥行き推定とセマンティックセグメンテーションに視覚基盤モデルを利用する。第2に、セグメンテーションマスクと深度マップをORイベント検出のために処理する、融合した2ストリームアプローチであるSafeORモデルを用いる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 38.744671293771695
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The operating room (OR) is a complex environment where optimizing workflows is critical to reduce costs and improve patient outcomes. While computer vision approaches for automatic recognition of perioperative events can identify bottlenecks for OR optimization, privacy concerns limit the use of OR videos for automated event detection. We propose a two-stage pipeline for privacy-preserving OR video analysis and event detection. First, we leverage vision foundation models for depth estimation and semantic segmentation to generate de-identified Digital Twins (DT) of the OR from conventional RGB videos. Second, we employ the SafeOR model, a fused two-stream approach that processes segmentation masks and depth maps for OR event detection. Evaluation on an internal dataset of 38 simulated surgical trials with five event classes shows that our DT-based approach achieves performance on par with -- and sometimes better than -- raw RGB video-based models for OR event detection. Digital Twins enable privacy-preserving OR workflow analysis, facilitating the sharing of de-identified data across institutions and potentially enhancing model generalizability by mitigating domain-specific appearance differences.
Abstract（参考訳）: 手術室(OR)は、ワークフローの最適化がコスト削減と患者の成果改善に不可欠である複雑な環境である。周術期イベントの自動認識のためのコンピュータビジョンアプローチは、OR最適化のボトルネックを特定することができるが、プライバシー上の懸念は、自動イベント検出のためのORビデオの使用を制限する。プライバシー保護ORビデオ分析とイベント検出のための2段階パイプラインを提案する。まず、従来のRGBビデオからORの非識別デジタルツイン(DT)を生成するために、奥行き推定とセマンティックセグメンテーションのための視覚基盤モデルを利用する。第2に、セグメンテーションマスクと深度マップをORイベント検出のために処理する、融合した2ストリームアプローチであるSafeORモデルを用いる。 5つのイベントクラスによる38のシミュレートされた外科的臨床試験の内部データセットの評価は、私たちのDTベースのアプローチが、ORイベント検出のための生のRGBビデオベースモデルと同等、時には同等のパフォーマンスを実現していることを示している。 Digital Twinsは、プライバシ保護ORワークフロー分析を可能にし、機関間で識別されていないデータの共有を容易にし、ドメイン固有の外観の違いを緩和することで、モデル一般化性を高める可能性がある。

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