了解你的传感器——用于手术动作分类的模态研究
计算机视觉与模式识别
2022-09-20 v3
摘要
外科手术手术室（OR）为自动化与优化提供了诸多机会。来自 OR 中各种来源的视频正变得日益可得。医学界力求利用这一丰富的数据开发自动化方法，以推进介入诊疗、降低成本并改善总体患者预后。现有来自 OR 房间摄像机的数据集在规模或所获取的模态上迄今仍有限，导致哪些传感器模态最适合诸如从视频中识别手术动作等任务尚不清楚。本研究表明，手术动作识别性能可随所用图像模态的不同而变化。我们对几种常用传感器模态进行了系统性分析，提出了两种提升分类性能的融合方法。该分析在一组 18 例腹腔镜手术的多视角 RGB-D 视频记录上进行。
引用
@article{arxiv.2203.08674,
title = {Know your sensORs -- A Modality Study For Surgical Action Classification},
author = {Lennart Bastian and Tobias Czempiel and Christian Heiliger and Konrad Karcz and Ulrich Eck and Benjamin Busam and Nassir Navab},
journal= {arXiv preprint arXiv:2203.08674},
year = {2022}
}
备注
14 pages, presented at MICCAI 2022 AE-CAI