2달 전
CholecTriplet2022: 도구를 보여주고 트리플릿을 알려주세요 -- 수술 동작 트리플릿 감지 위한 내시경 시각적 과제
Nwoye, Chinedu Innocent ; Yu, Tong ; Sharma, Saurav ; Murali, Aditya ; Alapatt, Deepak ; Vardazaryan, Armine ; Yuan, Kun ; Hajek, Jonas ; Reiter, Wolfgang ; Yamlahi, Amine ; Smidt, Finn-Henri ; Zou, Xiaoyang ; Zheng, Guoyan ; Oliveira, Bruno ; Torres, Helena R. ; Kondo, Satoshi ; Kasai, Satoshi ; Holm, Felix ; Özsoy, Ege ; Gui, Shuangchun ; Li, Han ; Raviteja, Sista ; Sathish, Rachana ; Poudel, Pranav ; Bhattarai, Binod ; Wang, Ziheng ; Rui, Guo ; Schellenberg, Melanie ; Vilaça, João L. ; Czempiel, Tobias ; Wang, Zhenkun ; Sheet, Debdoot ; Thapa, Shrawan Kumar ; Berniker, Max ; Godau, Patrick ; Morais, Pedro ; Regmi, Sudarshan ; Tran, Thuy Nuong ; Fonseca, Jaime ; Nölke, Jan-Hinrich ; Lima, Estevão ; Vazquez, Eduard ; Maier-Hein, Lena ; Navab, Nassir ; Mascagni, Pietro ; Seeliger, Barbara ; Gonzalez, Cristians ; Mutter, Didier ; Padoy, Nicolas

초록
수술 활동을 사용된 도구, 수행된 행동, 그리고 대상 해부학적 부위의 트리플렛으로 형식화하는 것이 수술 활동 모델링의 금준 접근 방식이 되어가고 있습니다. 이 형식화의 장점은 도구-조직 상호작용에 대한 보다 세부적인 이해를 얻는데 도움을 주어, 이를 바탕으로 이미지 유도 수술을 위한 더 나은 인공지능 지원을 개발할 수 있다는 점입니다. 2021년에 소개된 CholecTriplet 챌린지를 포함한 이전 연구들은 이러한 트리플렛을 수술 영상에서 인식하기 위한 기법들을 정리하였습니다. 또한 이러한 트리플렛들의 공간 위치를 추정하면 컴퓨터 지원 개입 시술 중 보다 정확한 상황 인식 기반 의사결정 지원을 제공할 수 있습니다. 본 논문에서는 수술 활동 트리플렛 모델링을 인식에서 감지로 확장하는 CholecTriplet2022 챌린지를 제시합니다. 이 챌린지는 모든 가시적인 수술 도구(또는 도구)의 약간 지도된 바운딩 박스 위치 추정과 각 도구-활동을 <도구, 동사, 대상> 형태의 트리플렛으로 모델링하는 것을 포함합니다. 논문에서는 이 작업을 해결하기 위해 제시된 기준 방법과 10개의 새로운 딥러닝 알고리즘을 설명하며, 여러 메트릭, 시각적 및 절차적 과제를 통해 얻은 결과에 대한 철저한 방법론적 비교와 심층 분석, 그 중요성 및 미래 연구 방향과 수술 응용 프로그램에 대한 유용한 통찰력을 제공합니다.