あなたの感覚者を知る-外科的行動分類のためのモダリティ研究【JST・京大機械翻訳】

Bastian Lennart; Czempiel Tobias; Heiliger Christian; Karcz Konrad; Eck Ulrich; Busam Benjamin; Navab Nassir

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211841217611 整理番号：22P0305324

あなたの感覚者を知る-外科的行動分類のためのモダリティ研究【JST・京大機械翻訳】

Know your sensORs -- A Modality Study For Surgical Action Classification

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資料名：
発行年： 2022年03月16日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年09月17日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

手術室(OR)は自動化と最適化のための多くの機会を提供する。ORにおける様々な情報源からのビデオはますます利用可能になっている。医療コミュニティは,介入ケアを進歩させ,コストを下げ,全体の患者転帰を改善する自動化法を開発するために,この豊富なデータを活用することを追求する。OR室カメラからの既存のデータセットは,このようにして得られたサイズやモダリティに限られており,センサモダリティがビデオからの手術行動の認識のようなタスクに最適に適していることを残す。本研究は,手術行動認識性能が使用した画像モダリティに依存して変化することを実証する。分類性能を改善する2つの融合アプローチを示す,いくつかの一般的に利用できるセンサモダリティに関する方法論的解析を行った。18の腹腔鏡処置の多視点RGB-Dビデオ記録のセットについて解析を行った。【JST・京大機械翻訳】

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パターン認識 , 医用画像処理 , 図形・画像処理一般

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