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Enregistrement W6969181150 · doi:10.5522/04/26531686.v1

PitVis Challenge: Endoscopic Pituitary Surgery videos

2024· dataset· en· W6969181150 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity College London · 2024
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchWellcome Trust
Mots-clésWorkflowAnnotationMetadataScripting languageEndoscopic surgeryMultidisciplinary teamBaseline (sea)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The first public dataset containing both step and instrument annotations of the endoscopic TransSphenoidal Approach (eTSA). The dataset includes 25-videos (video_{video_number}.mp4) and the corresponding step and instrument annotation (annotations_{video_number}.csv). Annotation metadata mapping the numerical value to its formal description is provided (map_steps.csv and map_instrument.csv), as well as video medadata (video_encoder_details.txt). Helpful scripts and baseline models can be found on: https://github.com/dreets/pitvis. This dataset is released as part of the PitVis Challenge, a sub-challenge of the EndoVis Challenge hosted at the annual MICCAI conference (Vancouver, Canada on 06-Oct-2024). More details about the challenge can be found on the challenge website: https://www.synapse.org/Synapse:syn51232283/wiki/621581. The companion paper with comparative models is titled: "PitVis Challenge: Workflow Recognition in videos of Endoscopic Pituitary Surgery" (Adrito Das et al, in-press). Please cite this paper if you have used this dataset.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,091

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,202 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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