Fem miljarder människor i världen saknar tillgång till kirurgisk kvalitet. Kirurgens skicklighet varierar dramatiskt, och många kirurgiska patienter drabbas av komplikationer och skador som kan undvikas. Förbättrad kirurgisk utbildning och feedback skulle bidra till att minska andelen komplikationer, varav hälften har visat sig vara möjliga att förebygga. För att göra detta är det viktigt att bedöma operativ skicklighet, en process som för närvarande kräver experter och är manuell, tidskrävande och subjektiv. I detta arbete introducerar vi en strategi för att automatiskt bedöma kirurgens prestanda genom att spåra och analysera verktygsrörelser i kirurgiska videor, utnyttja regionbaserade konvolutionella neurala nätverk. För att studera detta problem introducerar vi också en ny datauppsättning, m2cai16-verktygslokaliseringar, som utökar datauppsättningen m2cai16-verktyg med rumsliga begränsningar av verktyg. Medan tidigare metoder har behandlat verktyg närvaro upptäckt, vår är den första att inte bara upptäcka närvaro utan också rumsligt lokalisera kirurgiska verktyg i verkliga laparoskopiska kirurgiska videor. Vi visar att vår metod både effektivt upptäcker de rumsliga gränserna för verktyg och avsevärt överträffar befintliga metoder för upptäckt av verktygsnärvaro. Vi visar vidare vår metods förmåga att bedöma kirurgisk kvalitet genom analys av verktygsanvändningsmönster, rörelseintervall och rörelseekonomi.
Jin m.fl. REF föreslog att automatiskt utvärdera kirurgens prestanda genom att spåra och analysera verktygsrörelser i kirurgiska videor, vilket antyder att modellen för färdighetsbedömning bör uppmärksamma de uppgiftsrelaterade regionerna i video snarare än att behandla visuell information i varje region på samma sätt.
Tool Detection and Operative Skill Assessment in Surgical Videos Using Region-Based Convolutional Neural Networks
{'venue': '2018 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'journal': '2018 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}