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

Centrala begrepp

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

Sammanfattning

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.

Statistik

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

Citat

Viktiga insikter från

WeakSurg

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

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

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