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J-GLOBAL ID：201702286010743999   整理番号：17A1772540

ビデオアノテーションによる外科ワークフローモデルの帰納学習【Powered by NICT】

Inductive Learning of the Surgical Workflow Model through Video Annotations

著者 (5件)： Nakawala Hirenkumar ,  Momi Elena de ,  Pescatori Laura Erica ,  Morelli Anna ,  Ferrigno Giancarlo
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CBMS  ページ： 292-297  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 手術ワークフローモデリングは,複雑な外科手術のための外科研修医を訓練するためにますます有用になってきている。ルールベース外科ワークフローは,コンテキストアウェアシステムを作成するために有用であることを示した。しかし,プロダクションルールを構築する手動時間と労力を要する作業である。新技術の拡大に伴い,大規模ビデオアーカイブは専門家知識を利用し,貯蔵作成し注釈することができた。本論文では,胸腔穿刺法の注釈付き外科ビデオに適用した一次誘導学習者(FOIL)アルゴリズムを用いて,ホーン節,プロダクションルールの自動生成とコンテキストアウェアシステムのフレームワークに使用するその可能性のプロトタイプ的研究を提示した。アルゴリズムは0.88精度をもつ外科ワークフローモデルのための18ルール,および標準ビデオアノテーションデータに0.94F1スコア,外科ワークフローの実体,外科訓練への応用のための胸腔穿刺ワークフローに対する文脈情報を検索するために使用されたを学習することができた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ルールベース ,  *外科学 ,  アルゴリズム ,  Horn節 ,  *帰納学習 ,  *ワークフロー ,  *アノテーション ,  プロトタイプ ,  *録画装置
準シソーラス用語： 自動生成 ,  学習者 ,  プロダクションルール ,  ワークフローモデリング ,  *ワークフローモデル ,  *ビデオアノテーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  その他の情報処理  (JE15050M) ,  計算機システム開発  (JD02010R) ,  撮像・録画装置  (ND12032E) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： ビデオアノテーション ,  外科 ,  ワークフローモデル ,  帰納学習