Abstrakt. Automatisk kirurgisk gest segmentering och igenkänning kan ge användbar feedback för kirurgisk utbildning i robotikkirurgi. De flesta tidigare arbeten inom detta område bygger på robotens kinematiska data. Även om det senaste arbetet [1, 2] visar att robotens videodata kan vara lika effektiva för kirurgisk gestigenkänning, antas segmenteringen av videon till gester vara känd. I detta dokument föreslår vi en ram för gemensam segmentering och erkännande av kirurgiska gester från kinematiska och videodata. Till skillnad från tidigare arbete som bygger på antingen ram-nivå kinematiska cues, eller segment-nivå kinematic eller video cues, vår strategi utnyttjar båda cues med hjälp av en kombinerad Markov/semi-Markov villkorliga slumpmässiga fält (MsM-CRF) modell. Våra experiment visar att den föreslagna modellen förbättrar över en Markov eller semi-Markov CRF när du använder enbart videodata, ger resultat som är jämförbara med state-of-the-art metoder på kinematic data ensam, och förbättrar över state-of-the-art metoder när man kombinerar kinematic och videodata.
REF föreslog en metod som kombinerar Markov och semi-Markov Villkorliga slumpmässiga fält för kirurgiska gester segmentering och klassificering.
Surgical gesture segmentation and recognition.
{'venue': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'journal': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}