Abstrakt. Automatiserad kirurgisk arbetsflödesanalys och förståelse kan hjälpa kirurger att standardisera förfaranden och förbättra post-kirurgisk bedömning och indexering, samt interventionell övervakning. Datorstödda interventionssystem (CAI) baserade på video kan utföra arbetsflödesuppskattning genom kirurgiska instruments igenkänning samtidigt som de kopplas till en ontologi av procedurfaser. I detta arbete antar vi ett djupt lärande paradigm för att upptäcka kirurgiska instrument i grå starr kirurgi videor som i sin tur matar en kirurgisk fas inference återkommande nätverk som kodar temporal aspekter av fassteg inom fasklassificeringen. Våra modeller presenterar jämförbara med state-of-the-art resultat för kirurgisk verktygsdetektering och fasigenkänning med accuracies på 99 respektive 78%.
Dessutom har systemet för djupinlärning antagits för att upptäcka kirurgiska instrument och kirurgiska faser i katarakt videor, som kan hjälpa kirurger i standardisering förfaranden REF.
DeepPhase: Surgical Phase Recognition in CATARACTS Videos
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}