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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。
PDF2 months ago
基于 HMM 稳定化深度学习的高效手术工具识别
经过探索性数据分析，我们发现手术视频具有相对简单的语义结构，我们提出了一种基于隐马尔可夫模型（HMM）的深度学习方法，用于工具存在性检测，结果表明，与复杂模型结构的流行深度学习方法相比，我们的方法在性能、训练和运行成本以及数据利用方面都更优
PDF3 months ago
腹腔镜手术中多类多工具跟踪的数据集 CholecTrack20
通过引入 CholecTrack20 数据集，本文解决了在外科视频中进行工具跟踪的需求，该数据集是根据内窥镜手术的复杂性精心注释的，可跟踪多类多工具的三个不同视角的工具轨迹，包括内窥镜手术、人体内部手术和相机视野中的工具可见性，该详细数据集
PDF7 months ago
带有序列正则化的手术时间动作感知网络用于阶段识别
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
PDF7 months ago
外科视频的动态场景图表示
通过使用场景图和图卷积网络对手术视频进行建模和分析，研究证明其在自动化手术工作流识别方面具有竞争性能，并对模型决策的解释性和稳健性提供了关键的临床支持。
PDF9 months ago
外科手术视频语义分割的时空网络
在手术视频中进行语义分割在术中导航、术后分析和手术教育方面有应用价值。我们提出了一种用于建模视频时间关系的新架构，通过改善帧之间的时间一致性以提高视频语义分割精度，并在两个数据集上验证了其性能提升。
PDFa year ago
SurgMAE：用于长时间手术视频分析的遮蔽自编码器
提出一种基于采样高时空令牌的创新 MAE 架构 SurgMAE，应用于手术视频领域的自监督学习，证明了该方法在低数据量条件下的有效性及其在非手术数据集 UCF-101 上的泛化性能优越性。
PDFa year ago
利用自监督学习和最小标签自动检测手术视频中的身外画面以保护隐私
利用自我监督和最少数据标签，我们提出一个可以精准检测手术视频中出现的躯体外视频帧的框架，该方法使用大量无标记内窥镜图像进行自我监督学习，并使用辅助任务的预训练和有限监督的微调，可提高医疗数据隐私保护，该方法达到了 96.00-98.02 的
PDFa year ago