机器人辅助食管切除术手术阶段识别模型的基准测试与增强
计算机视觉与模式识别
2024-12-06 v1
摘要
机器人辅助微创食管切除术（RAMIE）是食管癌的一种公认治疗方法，与开放手术和传统微创手术相比，能为患者带来更好的预后。RAMIE高度复杂，涉及多个解剖区域，且具有重复阶段和非顺序阶段转换的特点。我们的目标是利用深度学习进行RAMIE手术阶段识别，为外科医生提供术中支持。为此，我们开发了一个包含27个视频的新手术阶段识别数据集。利用该数据集，我们对最先进的手术阶段识别模型进行了比较分析。为了更有效地捕捉这一复杂过程的时序动态，我们开发了一种具有因果层次注意力的编码器-解码器结构的新型深度学习模型，其性能优于现有模型。
引用
@article{arxiv.2412.04039,
title = {Benchmarking and Enhancing Surgical Phase Recognition Models for Robotic-Assisted Esophagectomy},
author = {Yiping Li and Romy van Jaarsveld and Ronald de Jong and Jasper Bongers and Gino Kuiper and Richard van Hillegersberg and Jelle Ruurda and Marcel Breeuwer and Yasmina Al Khalil},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.04039},
year = {2024}
}
备注
Accepted for presentation at the SPIE Medical Imaging Conference, 2025