Detection of Suture Needle Using Deep Learning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The importance of surgical simulation has increased over the last decade and the majority of medical schools have incorporated simulation into their curriculum. An essential aspect of surgical education is to evaluate how the student performs when compared to an expert surgeon. Another way to evaluate the skill of the student would be by tracking the position of the needle during the procedure, a factor correlating to surgical skill. In this study, we developed deep learning algorithms for needle detection during a video of a surgical procedure. 78 videos of a person doing a running suture on synthetic skin were captured using an HD camera. A total of 3368 images were manually annotated with a VGG annotator tool. Two deep learning algorithms (YOLOv3 and Faster R-CNN) were pretrained on 2219 images extracted from the JIGSAWS dataset, then trained on the 804 images from the training set and finally applied to the 345 images from the evaluation set. The performance of the algorithm was evaluated using the intersection over union (IoU) method as well as by measuring the Euclidean distance between bounding box centroids. These values were compared against the inter-observer reliability among three authors. The best IoU value by deep learning algorithms compared against the ground truth was found to be 0.601 for Faster R-CNN while the average inter-observer value was 0.663. The average Euclidean distances between bounding box centroids for authors and for the Faster R-CNN algorithm were 21.9 pixels and 36.8 pixels, respectively. Through qualitative and quantitative assessment of the algorithm (visually observing the algorithm’s needle annotations), deep learning shows promise for automatically tracking the position of the needle during a suturing operation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle