腹腔鏡下手術映像における時系列行動セグメンテーションのアンサンブル手法の提案

本稿では，腹腔鏡下手術における手技の自動評価で活用することを想定し，手術映像から術者の手技の種類を判別する時系列行動セグメンテーションの効果的な手法を検討する．ここでは，特に細かい操作レベルの動作の分類を対象とする．行動分類モデルにMS-TCNと，その改良版であるMS-TCN++を採用し，最初に，両モデルの最適な予測層数と洗練層数を検討する．最適化後の評価実験では，両モデルの分類精度はほぼ同等であるが，予測の傾向が異なることを示す．この結果に基づき，両モデルの分類結果を統合するアンサンブル手法を提案する．両モデルの予測確率の和に基づき判定する手法において，正解率が改善することを示す．...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in知能と情報 Vol. 37; no. 1; pp. 571 - 576
Main Authors 日高, 翼, 和田, 真澄, 久保, 莞太, 田辺, 寛, 大塚, 隆生, 黒島, 直樹, 重井, 徳貴, 向田, 眞志保, 小野, 智司, 出口, 楽々, 馬場, 研二
Format Journal Article
LanguageJapanese
Published 日本知能情報ファジィ学会 15.02.2025
Subjects
MS-TCN
アンサンブル
医療映像解析
時系列行動セグメンテーション
Online AccessGet full text
ISSN1347-7986
1881-7203
DOI10.3156/jsoft.37.1_571

Cover

More Information
Summary:本稿では，腹腔鏡下手術における手技の自動評価で活用することを想定し，手術映像から術者の手技の種類を判別する時系列行動セグメンテーションの効果的な手法を検討する．ここでは，特に細かい操作レベルの動作の分類を対象とする．行動分類モデルにMS-TCNと，その改良版であるMS-TCN++を採用し，最初に，両モデルの最適な予測層数と洗練層数を検討する．最適化後の評価実験では，両モデルの分類精度はほぼ同等であるが，予測の傾向が異なることを示す．この結果に基づき，両モデルの分類結果を統合するアンサンブル手法を提案する．両モデルの予測確率の和に基づき判定する手法において，正解率が改善することを示す．
ISSN:1347-7986
1881-7203
DOI:10.3156/jsoft.37.1_571