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微外科吻合工作流程识别挑战报告(CS DB)

“训练过程中的微外科吻合工作流程识别”(MISAW)挑战提供了27条人工血管显微外科吻合序列的数据集。该数据集由视频、运动学和工作流注释组成,在三个不同的粒度级别上描述:阶段、步骤和活动。参与者可以选择使用运动学数据和视频来开发工作流识别模型。向参与者提出了四项任务:其中三项任务与在三个不同粒度级别上的手术工作流识别有关,而最后一项任务则涉及到同一模型中所有粒度级别的识别。对每项任务进行了一次排序。我们采用平均应用相关平衡精度(AD-Accuracy)作为评价指标。这考虑了不平衡的类别,并且在临床上比逐帧评分更重要。六个团队,包括一个不参加比赛的团队,至少参加了一项任务。所有模型都采用深度学习模型,例如CNN或RNN。最好的模型在相识别方面达到了95%的AD精度,在步识别方面达到了80%,在活动识别方面达到了60%,在所有粒度级别上达到了75%。对于高级别的粒度(即阶段和步骤),最佳模型的识别率可能足以用于诸如预测剩余手术时间或资源管理之类的应用。但是,对于活动,对于可临床使用的应用程序,识别率仍然很低。 MISAW数据集可公开获得,以鼓励在外科手术工作流程识别方面进行进一步的研究。可以在此http URL上找到。

原文题目:MIcro-Surgical Anastomose Workflow recognition challenge report

原文:The "MIcro-Surgical Anastomose Workflow recognition on training sessions" (MISAW) challenge provided a data set of 27 sequences of micro-surgical anastomosis on artificial blood vessels. This data set was composed of videos, kinematics, and workflow annotations described at three different granularity levels: phase, step, and activity. The participants were given the option to use kinematic data and videos to develop workflow recognition models. Four tasks were proposed to the participants: three of them were related to the recognition of surgical workflow at three different granularity levels, while the last one addressed the recognition of all granularity levels in the same model. One ranking was made for each task. We used the average application-dependent balanced accuracy (AD-Accuracy) as the evaluation metric. This takes unbalanced classes into account and it is more clinically relevant than a frame-by-frame score. Six teams, including a non-competing team, participated in at least one task. All models employed deep learning models, such as CNN or RNN. The best models achieved more than 95% AD-Accuracy for phase recognition, 80% for step recognition, 60% for activity recognition, and 75% for all granularity levels. For high levels of granularity (i.e., phases and steps), the best models had a recognition rate that may be sufficient for applications such as prediction of remaining surgical time or resource management. However, for activities, the recognition rate was still low for applications that can be employed clinically. The MISAW data set is publicly available to encourage further research in surgical workflow recognition. It can be found at this http URL

原文链接:https://arxiv.org/abs/2103.13111

原文作者:Arnaud Huaulmé, Duygu Sarikaya, Kévin Le Mut, Fabien Despinoy, Yonghao Long, Qi Dou, Chin-Boon Chng,

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