在机器人外科手术中,用于视觉问题为基础的答案的双模式即时学习
Yue Zhang1, Wanshu Fan2, Peixi Peng1
1National and Local Joint Engineering Laboratory of Computer Aided Design, School of Software Engineering, Dalian University, Dalian, 116622, Liaoning, China.
Visual computing for industry, biomedicine, and art
|April 22, 2024
概括
本研究介绍了机器人手术的视觉问题答案 (VQA) 模型,该模型在回答问题时精确定位相关的图像区域. 新的双模态提示模型增强了多模态交互,提高了手术环境中的准确性.
科学领域:
- 机器人手术 机器人手术
- 计算机视觉 计算机视觉
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 机器人手术的进步推动了视觉问题答案 (VQA) 的进步.
- 当前的VQA系统缺乏定位相关图像区域的能力,限制了在外科 context 中的解释性和探索性.
研究的目的:
- 为机器人手术提出一个接地VQA模型,可以在答案预测过程中定位特定区域.
- 增强多式联络信息交互,以实现精确的定位和准确的答案推断.
主要方法:
- 开发了一种双模式的提示模型,灵感来自语言模型中的提示学习.
- 引入了视觉和文本互补提示器,用于整合视觉和文本信息.
- 采用多重代的融合策略,用于全面的答案推理.
主要成果:
- 拟议的接地VQA模型与现有方法相比,显示出更高的性能.
- 该模型有效地整合了视觉和文本提示,以实现准确的本地化和答案生成.
- 在EndoVis-18和EndoVis-17数据集上验证了实验.
结论:
- 接地VQA模型显著改善了机器人手术中的本地化和答案预测.
- 双模态快速方法增强了VQA任务的多式联络.
- 该模型为外科应用提供了更易于解释和探索的VQA解决方案.
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