腹式肝切除术中的外科工作流程识别与Pringle动作阻塞有效性检测
计算机视觉与模式识别
2024-12-18 v4
摘要
Pringle 动作（PM）在腹式肝切除术中旨在通过间歇性阻塞肝脏的血流入口来减少出血并提供清晰的手术视野，但持续的 PM 可能导致缺血损伤。为全面监测此手术程序并及时警示无效或 prolonged 阻塞，本文提出两种互补的 AI 辅助手术监控任务：工作流程识别和肝切除术中阻塞有效性检测。前者涉及实时捕获短期 PM 的挑战，后者涉及手术中长期肝脏缺血状态的判别。为此，我们亲自收集了一个新型数据集，称为 PmLR50，包含 25,037 帧视频，覆盖 50 例腹式肝切除手术的各个阶段。此外，我们开发了 PmLR50 的在线基线模型，称为 PmNet。该模型融合了掩码时间编码（MTE）和压缩序列建模（CSM），用于高效建模短期和长期时间信息，嵌入对比原型分离（CPS）以增强类似手术操作之间的动作判别。实验结果表明，PmNet 在 PmLR50 基准上优于现有的领先手术工作流程识别方法。我们的研究为腹式肝脏外科社区提供了潜在的临床应用。代码已公开 https://github.com/RascalGdd/PmNet。
引用
@article{arxiv.2408.10538,
title = {Surgical Workflow Recognition and Blocking Effectiveness Detection in Laparoscopic Liver Resections with Pringle Maneuver},
author = {Diandian Guo and Weixin Si and Zhixi Li and Jialun Pei and Pheng-Ann Heng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.10538},
year = {2024}
}
备注
Accepted by AAAI 2025