Abstract - Surgical workflow igenkänning har många potentiella medicinska applikationer, såsom automatisk indexering av kirurgiska videodatabaser och optimering av realtid operationsrum schemaläggning, bland annat. Som ett resultat, kirurgisk fasigenkänning har studerats i samband med flera typer av operationer, såsom grå starr, neurologisk, och laparoskopiska operationer. I litteraturen används två typer av funktioner för att utföra denna uppgift: visuella funktioner och verktygssignaler. De visuella egenskaper som används är dock mestadels handgjorda. Dessutom samlas verktygssignalerna vanligtvis in genom en manuell annoteringsprocess eller genom användning av ytterligare utrustning. I detta dokument föreslår vi en ny metod för fasigenkänning som använder ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) för att automatiskt lära sig funktioner från kolecystektomi videor och som bygger unikt på visuell information. I tidigare studier har det visat sig att användningssignalerna för verktyget kan ge värdefull information vid utförandet av fasigenkänningsuppgiften. Således presenterar vi en ny CNN arkitektur, kallad EndoNet, som är utformad för att utföra fasigenkänning och verktyg närvaro upptäckt uppgifter på ett multi-task sätt. Såvitt vi vet är detta det första arbetet med att föreslå att använda ett CNN för flera igenkänningsuppgifter på laparoskopiska videor. Experimentella jämförelser med andra metoder visar att EndoNet ger toppmoderna resultat för båda uppgifterna.
Nyligen har EndoNet REF framgångsrikt visat förmågan hos Convolutional Neural Networks (CNNs) att utföra instrumentdetektion och kirurgisk fasigenkänning.
EndoNet: A Deep Architecture for Recognition Tasks on Laparoscopic Videos
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}