論文の概要: RoboSurg-VQA: A Multimodal Benchmark for Surgical Segmentation-Aware Visual Question Answering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.23068v1
- Date: Thu, 21 May 2026 21:58:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-25 17:29:20.117666
- Title: RoboSurg-VQA: A Multimodal Benchmark for Surgical Segmentation-Aware Visual Question Answering
- Title（参考訳）: RoboSurg-VQA: 手術セグメンテーションのためのマルチモーダルベンチマーク
- Abstract要約: セグメント認識型視覚質問応答(VQA)ベンチマークである textbfRoboSurg-VQA を提案する。
各フレームは、手順コンテキスト、解剖学(領域を含む)、画像のモダリティ/ビュー、外科的アーティファクト、画像品質、基本的な可視性および空間特性にまたがる固定された一連の臨床的動機付けられた質問とペアリングされる。
本報告では, 手術条件下でのベンチマーク統計, 衛生基準, 共通評価課題について報告する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.020056500396478
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Reliable visual understanding in robot-assisted and minimally invasive surgery (RMIS/MIS) demands more than accurate masks: in clinical practice, clinicians pose language-like questions about procedural context, visibility, artefacts, and the presence of anatomical structures and surgical instruments, often under degraded views caused by occlusion, smoke, bleeding, and specular highlights. We present \textbf{RoboSurg-VQA}, a segmentation-aware visual question answering (VQA) benchmark built by repurposing public surgical segmentation datasets under a shared schema. Each frame is paired with a fixed set of clinically motivated questions spanning procedure context, anatomy (including region), imaging modality/view, surgical artefacts, image quality, and basic visibility and spatial attributes, with closed answer sets to enable consistent evaluation. To scale annotation, we generate candidate answers via constrained prompting with automatic validity and consistency checks, followed by human auditing to improve plausibility and label consistency. We report benchmark statistics, sanity baselines, and common evaluation challenges under challenging surgical conditions. The code will be available on https://github.com/ziyangwang007/Robosurg-VQA.
- Abstract（参考訳）: 臨床実践において、臨床医は、手続き的コンテキスト、可視性、人工物、解剖学的構造や手術器具の存在について言語のような質問をする。
本稿では,共有スキーマ下での外科的セグメンテーションデータセットを再取得して構築したセグメンテーション対応視覚質問応答(VQA)ベンチマークである,textbf{RoboSurg-VQA}を提案する。
各フレームは、手順コンテキスト、解剖学(領域を含む)、画像モダリティ/ビュー、外科的アーティファクト、画像品質、および基本的な視認性および空間的属性の固定されたセットと組み合わせて、一貫した評価を可能にする。
アノテーションをスケールするために,制約付きプロンプトによる候補回答を自動妥当性と一貫性チェックで生成し,続いて人間の監査を行い,妥当性とラベルの整合性を改善する。
本報告では, 手術条件下でのベンチマーク統計, 衛生基準, 共通評価課題について報告する。
コードはhttps://github.com/ziyangwang007/Robosurg-VQAで入手できる。
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