論文の概要: Surgeon Style Fingerprinting and Privacy Risk Quantification via Discrete Diffusion Models in a Vision-Language-Action Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.08185v1
• Date: Mon, 09 Jun 2025 19:49:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-11 15:11:40.654441
• Title: Surgeon Style Fingerprinting and Privacy Risk Quantification via Discrete Diffusion Models in a Vision-Language-Action Framework
• Title（参考訳）: ビジョン・ランゲージ・アクション・フレームワークにおける離散拡散モデルによるサージオンスタイルフィンガープリントとプライバシーリスクの定量化
• Authors: Huixin Zhan, Jason H. Moore,
• Abstract要約: 本稿では,ロボット手術における外科特異的フィンガープリントのモデル化手法を提案する。 本手法は,ジェスチャー予測を構造化シーケンス記述タスクとして定式化する。 パーソナライズされた外科医の指紋は 自然言語のプロンプトで符号化される
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.019763193322298
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Surgeons exhibit distinct operating styles due to differences in training, experience, and motor behavior - yet current AI systems often ignore this personalization signal. We propose a novel approach to model fine-grained, surgeon-specific fingerprinting in robotic surgery using a discrete diffusion framework integrated with a vision-language-action (VLA) pipeline. Our method formulates gesture prediction as a structured sequence denoising task, conditioned on multimodal inputs including endoscopic video, surgical intent language, and a privacy-aware embedding of surgeon identity and skill. Personalized surgeon fingerprinting is encoded through natural language prompts using third-party language models, allowing the model to retain individual behavioral style without exposing explicit identity. We evaluate our method on the JIGSAWS dataset and demonstrate that it accurately reconstructs gesture sequences while learning meaningful motion fingerprints unique to each surgeon. To quantify the privacy implications of personalization, we perform membership inference attacks and find that more expressive embeddings improve task performance but simultaneously increase susceptibility to identity leakage. These findings demonstrate that while personalized embeddings improve performance, they also increase vulnerability to identity leakage, revealing the importance of balancing personalization with privacy risk in surgical modeling. Code is available at: https://github.com/huixin-zhan-ai/Surgeon_style_fingerprinting.
• Abstract（参考訳）: 現在のAIシステムは、このパーソナライズ信号を無視していることが多い。 本稿では,視覚言語アクション(VLA)パイプラインと統合した離散拡散フレームワークを用いて,ロボット手術における細粒度,外科医固有の指紋認証をモデル化する新しい手法を提案する。 本手法は, 内視鏡画像, 外科的意図言語, 外科医のアイデンティティとスキルを組み込んだプライバシーに配慮した埋め込みなど, マルチモーダルな入力を条件に, ジェスチャー予測を構造化シーケンス記述タスクとして定式化する。 パーソナライズされた外科医の指紋は、サードパーティの言語モデルを使用して自然言語プロンプトを通じて符号化される。 本手法をJIGSAWSデータセット上で評価し,各外科医固有の意味ある動作指紋を学習しながら,ジェスチャーシーケンスを正確に再構築できることを実証した。 パーソナライゼーションのプライバシーへの影響を定量化するために、メンバシップ推論攻撃を行い、より表現力のある埋め込みによりタスク性能は向上するが、同時にアイデンティティリークに対する感受性を高める。 これらの結果から, パーソナライズされた埋め込みがパフォーマンスを向上させる一方で, 個人化とプライバシリスクのバランスをとることの重要性が示唆された。 コードは、https://github.com/huixin-zhan-ai/Surgeon_style_fingerprinting.comで入手できる。

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