Surgical Workflow Recognition: from Analysis of Challenges to Architectural Study

要約

アルゴリズムによる手術ワークフロー認識は進行中の研究分野であり、腹腔鏡 (内部) 分析と手術室 (外部) 分析に分けることができます。
これまで、さまざまなワークフロー フェーズ間の一時的なあいまいさに対処するために、フレーム レベルと追加の一時モデルを組み合わせた内部分析のためのさまざまな作業が提案されてきました。
外部認識タスクの場合、OR シーンに存在する局所的な曖昧さを対象とする研究者は、クリップ レベルの方法に注目しています。
この作業では、手術ワークフロー認識のタスクのさまざまなモデル アーキテクチャの組み合わせを評価して、内部分析と外部分析の両方の方法を公正に比較します。
内部分析用に設計されたメソッドを外部タスクに転送して、さまざまなアーキテクチャで同等のパフォーマンスを得ることができることを示します。

要約(オリジナル)

Algorithmic surgical workflow recognition is an ongoing research field and can be divided into laparoscopic (Internal) and operating room (External) analysis. So far many different works for the internal analysis have been proposed with the combination of a frame-level and an additional temporal model to address the temporal ambiguities between different workflow phases. For the External recognition task, Clip-level methods are in the focus of researchers targeting the local ambiguities present in the OR scene. In this work we evaluate combinations of different model architectures for the task of surgical workflow recognition to provide a fair comparison of the methods for both Internal and External analysis. We show that methods designed for the Internal analysis can be transferred to the external task with comparable performance gains for different architectures.

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