操作室的隐私保护深度视频中的自动化外科工作流程识别
Beerend G A Gerats1,2, Jelmer M Wolterink3, Ivo A M J Broeders4,5
1Surgery Department, Meander Medical Center, Maatweg 3, Amersfoort, 3813 TZ, Utrecht, The Netherlands. bga.gerats@meandermc.nl.
Surgical endoscopy
|August 7, 2025
概括
深度学习模型可以自动识别隐私保护深度视频中的操作室 (OR) 工作流. 这种自动化系统准确地估计了手术阶段的持续时间,提高了OR效率和患者护理.
科学领域:
- 计算机视觉 计算机视觉
- 人工智能的人工智能
- 外科手术工作流程分析
背景情况:
- 有效的手术室 (OR) 工作流程对于减少延误和提高患者和工作人员满意度至关重要.
- 手动注册OR工作流程步骤往往是不可靠的.
- 由于隐私问题,限制了在OR中使用标准视频摄像头.
研究的目的:
- 开发和评估基于深度学习的系统,用于使用深度摄像头视频自动识别OR工作流.
- 评估系统在保护患者和工作人员隐私方面的能力.
- 分析阶段持续时间估计的准确性.
主要方法:
- 采集了21次腹腔镜手术的视频数据,使用了头顶深度摄像头.
- 有四个OR工作流程阶段的注释视频:周转,麻醉,手术和结束.
- 采用空间和时间深度学习模型,比较多视图和单视图设置,以及实时与术后预测.
主要成果:
- 在操作阶段识别方面,ASFormer模型实现了99.7%的平均平均精度 (mAP).
- 阶段持续时间估计误差低至35秒 (平均绝对误差).
- 一个单一的摄像头实现了98.8%mAP,实时预测达到94.3%mAP.
结论:
- 通过使用深度学习和深度视频实现自动化的OR工作流识别.
- 该系统保护隐私,并提供相对较低的阶段持续时间估计误差.
- 这项技术对提高实际OR效率具有积极的影响.
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