Alapfogalmak
外科手術ビデオの単純な意味構造を活用し、HMM を用いて深層学習モデルの出力を安定化することで、高精度かつ効率的な外科手術ツールの認識を実現する。
Kivonat
本研究では、外科手術ビデオの分析を効率的に行うための手法を提案している。外科手術ビデオには以下のような特徴がある:
- 外科手術の進行段階(フェーズ)と使用される手術ツールが限定的で、単純な意味構造を持つ。
- 手術フェーズの遷移は ほぼ決定的な順序で行われる。
- 手術ツールの出現と消失は短期的に安定する傾向がある。
- 手術フェーズによって使用される手術ツールが異なる。
これらの特徴から、外科手術ビデオの状態遷移は低次のマルコフ連鎖でうまくモデル化できると考えられる。そこで本研究では、深層学習モデルの出力を隠れマルコフモデル(HMM)で安定化する手法を提案した。
提案手法は以下の手順で構成される:
- 深層学習モデルを用いて、各フレームの手術フェーズと手術ツールの存在確率を推定する。
- 推定された確率を観測値とし、HMMを用いて手術フェーズと手術ツールの状態を推定する。
- 推定された状態を最終的な出力とする。
提案手法は、深層学習と統計モデリングを効果的に組み合わせることで、高精度かつ効率的な手術ツールの認識を実現している。また、HMMのパラメータを解釈することで、手術プロセスの理解にも役立つ。
Statisztikák
手術フェーズの初期確率は以下の通りである:
手術フェーズ1: 55.88%
手術フェーズ2: 55.60%
手術フェーズ3: 6.21%
手術フェーズ4: 5.32%
手術フェーズ5: 4.81%
手術フェーズ6: 3.24%
手術フェーズ7: 1.76%