بالإضافة إلى إنتاج البيانات والشروحات، فإن وضع استراتيجيات تقسيم البيانات المعقولة ومؤشرات التقييم ضرورية لإنشاء مجموعة بيانات مرجعية. تضمن هذه الممارسة الإجماع على استخدام البيانات، وتقييم متجانس، ومقارنة منتظمة للطرق البحثية على مجموعة البيانات. يركز هذا البحث على مجموعة بيانات CholecT50، وهي مجموعة بيانات جراحية تتكون من 50 فيديو تُشكل الأنشطة الجراحية كثلاثيات من <أداة، فعل، هدف>. في هذا المقال، نقدم التقسيمات القياسية لمجموعتي بيانات CholecT50 وCholecT45 ونوضح كيف تقارن مع الاستخدام الحالي لمجموعة البيانات. تعتبر CholecT45 أول إصدار عام يتضمن 45 فيديو من مجموعة بيانات CholecT50. كما طورنا مكتبة مؤشرات تُسمى ivtmetrics لتقييم النماذج على الثلاثيات الجراحية. بالإضافة إلى ذلك، أجرينا دراسة مرجعية بإعادة إنتاج الطرق الأساسية في الإطارات الأكثر استخدامًا للتعلم العميق (PyTorch وTensorFlow) لتقييمها باستخدام التقسيمات والمؤشرات المقترحة وإطلاقها بشكل عام لدعم الأبحاث المستقبلية. ستُمكّن التقسيمات والمؤشرات المقترحة من تتبع عالمي للتقدّم البحثي على مجموعة البيانات وتسهيل اختيار النموذج الأمثل للنشر المستقبلي.