重新思考预见任务:面向上下文感知辅助的稀疏手术器械使用的不确定性感知预见
计算机视觉与模式识别
2022-03-31 v4
摘要
术中器械使用预见是手术中上下文感知辅助(例如器械准备或机器人任务半自动化)的必要组成部分。然而,长视频中器械出现的稀疏性带来了挑战。当前方法存在局限,因为它们假定已知未来动作的时间,或需要在训练和推理期间进行密集时间分割。我们提出了一种用于腹腔镜视频中器械使用预见的新学习任务,克服了这些局限。训练期间仅需稀疏器械标注,推理仅基于图像数据进行。我们训练了一个概率模型以应对与未来事件相关的不确定性。我们的方法优于若干基线,并与使用更丰富标注的变体具有竞争力。我们展示了模型量化任务相关不确定性的能力。据我们所知,我们首个提出了一种用于手术中器械预见的方法。
引用
@article{arxiv.2007.00548,
title = {Rethinking Anticipation Tasks: Uncertainty-aware Anticipation of Sparse Surgical Instrument Usage for Context-aware Assistance},
author = {Dominik Rivoir and Sebastian Bodenstedt and Isabel Funke and Felix von Bechtolsheim and Marius Distler and Jürgen Weitz and Stefanie Speidel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.00548},
year = {2022}
}
备注
Accepted at MICCAI 2020