التعرف على الثلاثيات الجراحية هو عنصر أساسي لتمكين غرف العمليات الذكية القائمة على السياق في الجيل القادم. الهدف هو تحديد مجموعات الأدوات والفعل والأهداف المعروضة في إطارات الفيديو الجراحي. في هذا البحث، نقترح نظام DiffTriplet، وهو إطار توليد جديد للتعرف على الثلاثيات الجراحية يستخدم نموذج التفتيت (diffusion model)، والذي يتنبأ بالثلاثيات الجراحية من خلال التنقيح التكراري. لمعالجة تحدي ربط الثلاثيات، تم اقتراح تصميمين فريدَين في إطارنا التفتيتي، وهما التعلم الارتباطي والتوجيه الارتباطي. أثناء التدريب، نقوم بتحسين النموذج في الفضاء المشترك للثلاثيات والمكونات الفردية للا nabg على التقاط الارتباطات بينها. عند الاستدلال، ندمج قيود الربط في كل تحديث من عملية التنقيح التكرارية، مما يحسن تنبؤ الثلاثيات باستخدام معلومات المكونات الفردية. أظهرت التجارب على مجموعتي البيانات CholecT45 وCholecT50 تفوق الطريقة المقترحة في تحقيق أداء جديد يتفوق على أفضل ما سبقه (state-of-the-art) للتعرف على الثلاثيات الجراحية. سيتم إطلاق كودنا.请注意，为了确保信息的完整性，我在翻译中保留了两个英文术语 "diffusion model" 和 "state-of-the-art" 并在括号中标注了它们。如果这些术语有更常用的阿拉伯语译法，可以进行相应的替换。