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J-GLOBAL ID：202002222972557049   整理番号：20A2274562

クラス不均衡データセットによる機器検出のための半教師つき学習【JST・京大機械翻訳】

Semi-supervised Learning for Instrument Detection with a Class Imbalanced Dataset

著者 (6件)： Yoon Jihun (hutom, Seoul, Republic of Korea) ,  Lee Jiwon (hutom, Seoul, Republic of Korea) ,  Park SungHyun (hutom, Seoul, Republic of Korea) ,  Hyung Woo Jin (hutom, Seoul, Republic of Korea) ,  Hyung Woo Jin (Department of Surgery, Yonsei University College of Medicine, Seoul, Republic of Korea) ,  Choi Min-Kook (hutom, Seoul, Republic of Korea)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12446  ページ： 266-276  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 外科ビデオにおける手術器具の自動認識は,手術の評価と分析の必須因子である。外科的器具局在化情報の解析は,手術中の外科的評価と意思決定に関連する解析を助けることができる。外科的器具の局在化の問題を解決するために,著者らは,外科的ビデオにおいて示された外科的ツールの位置確認を訓練するために,境界ボックスラベルを有する物体検出器を使用した。本研究では,外科的機器間のクラス不均衡を解決するための半教師つき学習ベース訓練法を提案し,それは外科機器の検出器を訓練するのを困難にする。最初に,手術器具の初期境界ボックスを検出するために,ロボット手術の24症例で実施した胃癌に対する胃切除術ビデオを標識した。次に,訓練された機器検出器を用いてラベルなしビデオを識別し,ラベル付きビデオの以前に得られた統計に基づくクラス不均衡を引き起こすツールに新しいラベルを加えた。また,自動方式でラベルなしビデオから正確なラベル情報を得るために,時空間ドメインにおけるオブジェクトトラッキングベースラベル生成も行った。単一物体追跡装置を用いた双方向物体追跡を通してラベルを欠いている外科用器具のための高密度ラベルを生成することができた。したがって,完全または半自動化された方法で改善された機器検出を達成した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意思決定 ,  位置決め ,  *録画装置 ,  胃切除 ,  検出器 ,  外科用器具 ,  胃腫瘍
準シソーラス用語： 自動認識 ,  物体追跡 ,  半自動化 ,  *半教師つき学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 手術器具検出 ,  半教師つき学習 ,  クラス不均衡問題

分類 (2件)： 消化器疾患の外科療法  (GH05030R) ,  医療用機器装置  (GA05020L)

タイトルに関連する用語 (3件)： クラス ,  不均衡データセット ,  半教師つき学習