PitVis-2023 挑战赛：内窥镜垂体手术视频中的工作流识别
计算机视觉与模式识别
2024-09-04 v1
摘要
应用于微创手术视频的计算机视觉领域正在不断发展。工作流识别涉及自动识别手术的各个方面：包括执行了哪些手术步骤；以及使用了哪些手术器械。这些信息后续可用于在手术学习、实时手术和撰写手术记录时辅助临床医生。垂体视觉 (PitVis) 2023 挑战赛要求社区在内窥镜垂体手术视频中进行步骤和器械识别。与其他微创手术相比，这是一项独特的任务，因为其工作空间更小，限制并扭曲了视野；并且器械和步骤切换频率更高，需要更精确的模型预测。参赛者获得了 25 个视频，结果于 2023 年 10 月 8 日在加拿大温哥华举行的 MICCAI-2023 会议上作为内窥镜视觉 2023 挑战赛的一部分公布。共有来自 6 个国家的 9 支队伍提交了 18 份结果，使用了多种深度学习模型。表现最佳的模型之间的一个共同点是整合了时空和多任务方法，在步骤和器械识别方面分别比纯空间单任务模型的宏 F1 分数提高了 50% 和 10% 以上。因此，PitVis-2023 挑战赛证明了最先进的计算机视觉模型可迁移到新的微创手术数据集，并通过特定手术技术提升性能，进一步推动了该领域的发展。论文中提供了基准测试结果，数据集公开于：https://doi.org/10.5522/04/26531686。
关键词
引用
@article{arxiv.2409.01184,
title = {PitVis-2023 Challenge: Workflow Recognition in videos of Endoscopic Pituitary Surgery},
author = {Adrito Das and Danyal Z. Khan and Dimitrios Psychogyios and Yitong Zhang and John G. Hanrahan and Francisco Vasconcelos and You Pang and Zhen Chen and Jinlin Wu and Xiaoyang Zou and Guoyan Zheng and Abdul Qayyum and Moona Mazher and Imran Razzak and Tianbin Li and Jin Ye and Junjun He and Szymon Płotka and Joanna Kaleta and Amine Yamlahi and Antoine Jund and Patrick Godau and Satoshi Kondo and Satoshi Kasai and Kousuke Hirasawa and Dominik Rivoir and Alejandra Pérez and Santiago Rodriguez and Pablo Arbeláez and Danail Stoyanov and Hani J. Marcus and Sophia Bano},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.01184},
year = {2024}
}