指标至关重要：手术阶段识别中的评估一致性问题
计算机视觉与模式识别
2023-05-24 v1
摘要
手术阶段识别是计算机辅助与机器人辅助手术中各类情境感知应用的基本组件。近年来，已有多种自动手术阶段识别方法被提出，并展现出 promising 结果。然而，由于评估过程的差异以及评估细节报告的不完整，对这些方法进行有意义的比较十分困难。特别是，指标计算的具体细节在不同研究之间可能大相径庭。为提高对潜在不一致性的警觉，本文总结了在 Cholec80 基准上评估阶段识别算法时的常见偏差。此外，在考虑已知评估协议差异的前提下，提供了先前在 Cholec80 上报告的评估工作的结构化概览。更加关注评估细节有助于在手术阶段识别任务上获得更一致、可比较的结果，从而对该领域的进展得出更可靠的结论，并最终转化到临床实践中。
引用
@article{arxiv.2305.13961,
title = {Metrics Matter in Surgical Phase Recognition},
author = {Isabel Funke and Dominik Rivoir and Stefanie Speidel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.13961},
year = {2023}
}
备注
Code at https://gitlab.com/nct_tso_public/phasemetrics