التعرف على الأنشطة الجراحية باستخدام الشبكات العصبية التكرارية

نقوم بتطبيق الشبكات العصبية المتكررة على مهمة التعرف على الأنشطة الجراحية من خلال حركات الروبوت. كانت الأعمال السابقة في هذا المجال تركز على التعرف على أنشطة قصيرة ومستوى منخفض، أو الإشارات، وكانت تعتمد على نسخ متنوعة من نماذج ماركوف المخفية والحقول العشوائية الشرطية. بخلاف ذلك، نحن نعمل على التعرف على الإشارات والأنشطة الأطول وأعلى مستوى، أو المناورات، ونقوم بتقديم النموذج الذي يربط بين الحركات والإشارات/المناورات باستخدام الشبكات العصبية المتكررة. حسب علمنا، فإننا أول من طبق الشبكات العصبية المتكررة لهذه المهمة. باستخدام نموذج واحد ومجموعة واحدة من المعلمات الفائقة، نحقق أداءً مكافئًا لأحدث التقنيات في مجال التعرف على الإشارات ونتقدم في أداء أحدث التقنيات للتعرف على المناورات، سواء من حيث الدقة أو المسافة التعديلية (edit distance). يمكن الحصول على الكود من https://github.com/rdipietro/miccai-2016-surgical-activity-rec .