计算机科学>计算机视觉和模式识别
职务: 手术相位识别中的度量问题
摘要: 手术阶段识别是计算机和机器人辅助手术中不同上下文感知应用的基本组成部分。 近年来,提出了几种手术相位自动识别方法,显示出了良好的结果。 然而,由于评估过程的差异和评估细节的报告不完整,很难对这些方法进行有意义的比较。 尤其是,度量计算的细节在不同的研究中可能会有很大差异。 为了提高对潜在不一致性的认识,本文总结了在Cholec80基准测试上评估相位识别算法时的常见偏差。此外,考虑到评估协议中已知的差异,对之前报告的Cholec八十评估结果进行了结构化概述。 对评估细节的更多关注有助于在手术阶段识别任务中获得更一致和可比的结果,从而得出关于该领域进展的更可靠的结论,并最终转化为临床实践。