論文の概要: Benchmarking Laparoscopic Surgical Image Restoration and Beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.19161v1
• Date: Sun, 25 May 2025 14:17:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-27 16:58:42.942813
• Title: Benchmarking Laparoscopic Surgical Image Restoration and Beyond
• Title（参考訳）: 腹腔鏡下画像修復のベンチマーク
• Authors: Jialun Pei, Diandian Guo, Donghui Yang, Zhixi Li, Yuxin Feng, Long Ma, Bo Du, Pheng-Ann Heng,
• Abstract要約: 腹腔鏡下手術では、明瞭で高品質な視野が外科医の正確な判断に不可欠である。 持続的な視覚劣化、例えば、エネルギー装置によって発生する煙、熱勾配から光るレンズ、およびレンズ汚染は患者の安全に危険をもたらす。 本稿では,SurgCleanと呼ばれる腹腔鏡下環境を対象とするオープンソースの手術画像復元データセットについて紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.28852320829451
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In laparoscopic surgery, a clear and high-quality visual field is critical for surgeons to make accurate intraoperative decisions. However, persistent visual degradation, including smoke generated by energy devices, lens fogging from thermal gradients, and lens contamination due to blood or tissue fluid splashes during surgical procedures, severely impair visual clarity. These degenerations can seriously hinder surgical workflow and pose risks to patient safety. To systematically investigate and address various forms of surgical scene degradation, we introduce a real-world open-source surgical image restoration dataset covering laparoscopic environments, called SurgClean, which involves multi-type image restoration tasks, e.g., desmoking, defogging, and desplashing. SurgClean comprises 1,020 images with diverse degradation types and corresponding paired reference labels. Based on SurgClean, we establish a standardized evaluation benchmark and provide performance for 22 representative generic task-specific image restoration approaches, including 12 generic and 10 task-specific image restoration approaches. Experimental results reveal substantial performance gaps relative to clinical requirements, highlighting a critical opportunity for algorithm advancements in intelligent surgical restoration. Furthermore, we explore the degradation discrepancies between surgical and natural scenes from structural perception and semantic understanding perspectives, providing fundamental insights for domain-specific image restoration research. Our work aims to empower the capabilities of restoration algorithms to increase surgical environments and improve the efficiency of clinical procedures.
• Abstract（参考訳）: 腹腔鏡下手術では,外科医が正確な術中決定を下すためには,明瞭で高品質な視野が不可欠である。 しかし、エネルギー装置によって発生する煙、熱勾配からのレンズの霧、外科手術中に血液や組織液によるレンズの汚染など、持続的な視覚劣化は、視覚的明瞭度を著しく損なう。 これらの変性は、外科的ワークフローを著しく阻害し、患者の安全にリスクをもたらす可能性がある。 様々な形態の外科的シーンの劣化を体系的に調査し対処するために,SurgCleanと呼ばれる腹腔鏡下環境をカバーする実世界のオープンソースの外科的画像復元データセットを導入する。 SurgCleanは、さまざまな劣化タイプと対応するペア参照ラベルを持つ1,020のイメージで構成されている。 SurgCleanをベースとして標準化された評価ベンチマークを構築し,12の汎用および10のタスク固有画像復元アプローチを含む22の汎用タスク固有画像復元手法の性能を提供する。 実験結果から, 臨床要件に対する性能差が顕著であり, 知的外科的修復におけるアルゴリズムの進歩の重要な機会であることが明らかとなった。 さらに、構造的知覚と意味的理解の観点から、外科的シーンと自然シーンの劣化の相違について検討し、ドメイン固有の画像復元研究の基本的な知見を提供する。 本研究は,外科的環境の改善と臨床手術の効率向上を目的とした修復アルゴリズムの能力向上を目的としている。

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