May, 2024

EgoSurgery-Phase：开放式手术视频中手术阶段识别的数据集

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TL;DR为解决开放手术阶段识别研究的不足，该研究提出了一种基于眼球凝视的遮蔽自编码器（GGMAE）方法，并介绍了一个名为 EgoSurgery-Phase 的新的视角手术视频数据集，有效提高了开放手术阶段识别的准确性。
发现论文，激发创造
  • EgoSurgery-Tool：一份来自视角内开放手术视频的手术工具和手部检测数据集

    本研究介绍了 EgoSurgery-Tool 数据集，其中包含 49K 个手术工具边界框和 46K 个手边界框的注释，侧重于手术工具和手的检测以实现对头戴式摄像头记录的自我中心开放式手术活动的理解。

    Jun, 2024

  • 胸科手术视频分析与手术阶段识别

    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

  • 弱监督下的外科手术阶段识别

    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

  • POV-Surgery: 在手术活动期间，用于自我中心手部和工具姿态估计的数据集

    Mixed Reality 在手术中的应用，以及利用 egocentric dataset 进行手部姿态估计的研究，在这个研究中，通过 POV-Surgery 数据集和先进方法的 fine-tune，证明了其在真实手术场景中的普适性。

    Jul, 2023

  • 白内障手术数据集用于场景分割、相位识别和异常检测

    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

  • 学习如何在内窥镜视频中稳健地估计相机姿态

    该研究提出一种基于双目内窥镜深度估计和光流的深度声明网络，通过减小两个几何损失优化相机姿态估计，并且引入了两个自适应的像素权重映射来平衡贡献，实现在挑战性的内窥镜手术场景中更加鲁棒的相机姿态估计，具有推进微创外科领域相关任务（如 SLAM 或 3D 重建）的研究意义。

    Apr, 2023

  • 基于多模态数据的手术手势分割和识别的分层半监督学习框架

    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

  • 基于视觉的神经外科导航：无监督定位和相机姿态预测

    基于解剖识别的深度学习方法，通过无监督学习从手术视频中构建手术路径，从而解决内窥镜手术中由于缺乏可区分的纹理和地标以及内窥镜设备的局限性（如有限的视野和光照条件）所带来的定位问题。

    May, 2024

  • 普通外科视觉变换器：用于普通外科的视频预训练基础模型

    通过开源最大的外科手术视频数据集，提出了视觉预训练技术和 GSViT 算法，向外科手术应用提供实时的视频处理和改进性能。

    Mar, 2024

  • 稳健的手术阶段识别与高效标注监督

    手术阶段识别是计算机辅助手术中的一个关键任务，本研究提出了一种能够有效处理缺失阶段标注并减少标注成本的手术阶段识别方法，该方法在两个具有挑战性的数据集上取得了竞争性结果，为手术工作流程识别的进展做出了贡献。

    Jun, 2024