WeakSurg: Weakly supervised surgical instrument segmentation using temporal equivariance and semantic continuity

Concetti Chiave

Temporal equivariance and semantic continuity enhance weakly supervised surgical instrument segmentation.

Sintesi

1. Introduction

• Automated visual comprehension in laparoscopic and robotic surgery is crucial.
• Surgical instrument segmentation (SIS) is foundational, evolving from traditional to deep learning methods.
• Challenges in SIS include robustness and precision for clinical needs.

2. Methodologies

• Unsupervised, semi-supervised, and weakly supervised paradigms explored for SIS.
• WeakSurg introduces a novel weakly supervised architecture for SIS with temporal attributes.

3. Experiments

• Conducted on Cholec80 dataset with instance-wise annotations by a clinician.
• Results show improvement over state-of-the-art methods in both semantic and instance segmentation metrics.

4. Conclusions

• WeakSurg extends two-stage WSSS methods with prototype-based temporal equivariance regulation and class-aware temporal semantic continuity.
• Extensive experiments validate the effectiveness of the proposed method.

Statistiche

"Extensive experiments are validated on Cholec80."
"Our results show that WeakSurg compares favorably with state-of-the-art methods."

Citazioni

Approfondimenti chiave tratti da

WeakSurg

by Qiyuan Wang,... alle arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.09551.pdf

Domande più approfondite

How can the concept of temporal equivariance be applied to other medical imaging tasks

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この研究結果は自律手術技術の進歩へどのように貢献できますか？
本研究結果は自律手術技術分野へ多岐にわたり貢献します。まず第一段階目では、“WeakSurg”アーキテクチャー自体が初めて探求された“instrument-presence-only weakly supervised segmentation architecture” である点から新規性を示しています。“Temporal equivariance regulation loss” や “class-aware temporal semantic continuity loss” の導入も特筆すべき成果です。
これら方法論及び実験結果から得られた知見は次世代自律外科手術システム開発向け指針提供します。「WeakSurg」方式及びそれらコンポーネント効果測定値等今後更先端技法開発方向示唆し，未来医学イメージング処理系進展推進役割担います。