論文の概要: Decoding the Surgical Scene: A Scoping Review of Scene Graphs in Surgery
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.20941v1
- Date: Thu, 25 Sep 2025 09:25:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-26 20:58:12.820372
- Title: Decoding the Surgical Scene: A Scoping Review of Scene Graphs in Surgery
- Title（参考訳）: 手術シーンのデコード:手術シーングラフのスコープレビュー
- Abstract要約: シーングラフ(SG)は、複雑なダイナミックな手術環境のデコードに不可欠な構造化された表現を提供する。
The PRISMA-ScR-guided scoping review systemally map the evolution landscape of SG research in surgery。
我々の分析は急速に成長しているが、重要な「データ分割」を明らかにしている
SGは重要なセマンティックブリッジに成熟し、新しい世代のインテリジェントシステムによって外科の安全性、効率、訓練を改善することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.192962258966105
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Scene graphs (SGs) provide structured relational representations crucial for decoding complex, dynamic surgical environments. This PRISMA-ScR-guided scoping review systematically maps the evolving landscape of SG research in surgery, charting its applications, methodological advancements, and future directions. Our analysis reveals rapid growth, yet uncovers a critical 'data divide': internal-view research (e.g., triplet recognition) almost exclusively uses real-world 2D video, while external-view 4D modeling relies heavily on simulated data, exposing a key translational research gap. Methodologically, the field has advanced from foundational graph neural networks to specialized foundation models that now significantly outperform generalist large vision-language models in surgical contexts. This progress has established SGs as a cornerstone technology for both analysis, such as workflow recognition and automated safety monitoring, and generative tasks like controllable surgical simulation. Although challenges in data annotation and real-time implementation persist, they are actively being addressed through emerging techniques. Surgical SGs are maturing into an essential semantic bridge, enabling a new generation of intelligent systems to improve surgical safety, efficiency, and training.
- Abstract（参考訳）: シーングラフ(SG)は複雑なダイナミックな手術環境のデコードに不可欠な構造的リレーショナル表現を提供する。
The PRISMA-ScR-guided scoping review systemally map the evolution landscape of SG research in surgery, charting its application, methodological advanceement, and future direction。
内部ビュー(例えば、トリプルト認識)は現実世界の2Dビデオのみを使用し、外部ビュー4Dモデリングはシミュレーションデータに大きく依存し、重要な翻訳研究ギャップを露呈する。
方法論的には、基礎的なグラフニューラルネットワークから専門的な基礎モデルへと発展し、外科的文脈における一般の視覚言語モデルよりもはるかに優れている。
この進歩は、ワークフロー認識や自動安全監視、制御可能な手術シミュレーションのような生成タスクなど、分析の基盤技術としてSGを確立している。
データアノテーションとリアルタイム実装の課題は継続するが、新興技術によって積極的に対処されている。
外科用SGは重要なセマンティックブリッジに成熟しており、新しい世代のインテリジェントシステムによって外科の安全性、効率、訓練を改善することができる。
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