本研究提出了一个多任务多阶段时间卷积网络 (MTMS-TCN)，旨在联合识别手术活动的两个互补粒度 —— 阶段和步骤，从而提高手术活动识别的精确性和召回率。在 Bypass40 数据组上进行实验表明，MTMS-TCN 在相较于单一任务方法，无论在阶段识别还是步骤识别方面，准确度、精确度和召回率上均具有 1-2% 左右的提升，并且相较于 LSTM 模型，其在步骤识别方面具有更高的性能。

Feb, 2021

本研究提出了一种多阶段架构方法来解决视频动作分段问题，使用扩张卷积神经网络来生成初始预测并利用平滑损失进行训练，模型在多个数据集上实现了最新的研究成果。

Mar, 2019

本研究提出了一种新的方法，使用卷积神经网络从胆囊切除术视频中自动学习特征，以完成手术阶段识别和工具存在检测等多任务学习，该方法取得了最好的效果。

Feb, 2016

通过提出 SurgPLAN，一种基于时间检测原理的外科手术阶段定位网络，利用金字塔慢速 - 快速（PSF）架构和时间相位定位（TPL）模块，可以准确稳定地识别手术阶段，克服了现有方法不能捕获可区分的视觉特征和运动信息以及帧逐帧识别范式导致的不稳定预测的问题。

Nov, 2023

我们提出了一种 Surgical Temporal Action-aware Network with sequence Regularization (STAR-Net) 来更准确地从输入视频中识别手术阶段。通过使用多尺度手术时态行动模块（MS-STA）和双分类器序列正则化（DSR），我们的方法可以有效利用手术行动的视觉特征，并在手术阶段识别方面取得卓越性能。

Nov, 2023

提出了 SlowFast 时间建模网络（SF-TMN）用于自动手术阶段识别，并实现了帧级全视频时间建模以及片段级全视频时间建模。在 Cholec80 手术阶段识别任务中，SF-TMN 实现了最先进的性能表现；在 50salads、GTEA 和 Breakfast 行动分割数据集上，实现了最先进的性能表现。结果表明，通过时间细化阶段从帧级和片段级结合时间信息，有利于手术阶段的时间建模。

Jun, 2023

本文提出了一种多阶段架构的深度学习模型，通过利用扩张时间卷积和双重扩张时间卷积层，实现了在长时间的未修剪视频中对动作进行准确的时序分割，并在三个数据集上取得了最先进的结果。

Jun, 2020

通过 TUNeS 模型，结合上下文感知的计算机辅助、注意力机制和时序建模，可以在未来手术室中实现自动识别医疗团队正在执行的手术阶段，并在考虑长期时序特征的情况下达到 Cholec80 数据集上的最佳结果。

Jul, 2023

现代手术室和在线手术视频评估平台中，自动手术阶段识别是一项核心技术。本文介绍了用于离线和在线手术阶段识别的多尺度动作分割变换器（MS-AST）和多尺度动作分割因果变换器（MS-ASCT），利用了空间和时间信息，在不同尺度上建模了时间信息，并成功达到了 95.26% 和 96.15% 的 Cholec80 数据集在线和离线手术阶段识别准确率，达到了最新研究成果的水平。此外，在视频动作分割领域的非医学数据集上，该方法也取得了最先进的结果。

Jan, 2024

该研究论文介绍了一种利用视频数据进行手术阶段识别的方法，旨在为自动化工作流分析提供手术程序的全面理解。研究表明，在手术阶段识别任务中，视频基分类器相比于基于图片的分类器具有更高的效果。

Jun, 2024