该综述文章着重介绍了目前基于纯视觉的、不附加任何标记的单帧和带有时间信息的最小侵入性手术图像中手术工具分割和跟踪方法，重点关注深度学习方法和公开数据集的使用，讨论了存在的不足之处和未来发展的潜能。

Apr, 2023

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

本文介绍了一项比较研究，探讨了在机器人以及传统腹腔镜手术中，基于视觉的不同方法用于器械分割和追踪的效果。研究表明，现代的深度学习方法在器械分割任务中表现优异，但结果还不完美。此外，合并不同方法的结果实际上显著提高了准确性。与此同时，器械追踪任务的结果表明，在传统腹腔镜手术中这仍然是一个待解决的挑战。

May, 2018

通过图像分割和自监督学习，我们提出了一种基于随机游走的算法来实现逐帧术期预测，并利用稀疏时间戳或少样本学习的形式进行弱监督。在使用公共的腹腔镜胆囊切除术视频数据集进行实验验证时，我们的方法表现出了低复杂度和在小数据情况下的良好性能。

Oct, 2023

本文概述了自动手术阶段识别方法的评估过程中常见的偏差和对先前报告的结果进行了结构化的概述，以考虑评估协议的差异，并提出更加注重评估细节可能有助于在手术阶段识别任务上获得更一致和可比较的结果，并最终实现对该领域进展的可靠结论及其在临床实践中的应用。

May, 2023

通过使用多模态数据、分层半监督学习框架、基于 Transformer 的网络等方法，该研究提出了一种用于手术姿势分割和手势识别的技术，并在公开可用的 JIGSAWS 数据库上进行了评估，得到了较高的分割和识别准确度。

Jul, 2023

近年来，计算机辅助干预和术后手术视频分析的领域正在被深度学习技术所重塑，这些技术取得了外科医生技能、手术室管理和整体手术结果方面的显著进展。本文介绍了最大的白内障手术视频数据集，该数据集满足构建计算机化手术工作流分析和检测白内障手术后异常的多样性需求。我们通过评估白内障手术视频中的跨领域器械分割性能，开展了白内障手术领域适应性研究。数据集和注释将在文章被接受后公开。

Dec, 2023

通过图学习、多模态信息和交叉验证，我们提出了一种新的视觉 - 运动学图学习框架，精确地对给定的各种手术过程中的手术器械尖端进行分割。

Sep, 2023

本文提出了一种系统的方法来开发针对手术工具检测的强大模型，使用智能主动学习策略和基于学生教师模型的自训练框架，训练数据加载器为了解决基于嘈杂数据的手术工具检测的类别不平衡问题。在实验中，我们的方法有效地演示了比现有方法更好的效果。

Jul, 2023

该研究旨在通过利用机器学习模型，使用手术器械的安装数据作为弱标签，实现对内窥镜视频中的手术器械进行跟踪和定位。SurgToolLoc 2022 挑战赛的结果表明，通过自动检测和跟踪手术器械，既可以提高手术效率和运营，又可以为机器学习和手术数据科学的更广泛应用提供支持。

May, 2023