附件300:用于计算建模任务的多机构腹腔镜尾切除视频数据集

科学领域:

• 手术数据科学手术数据科学
• 计算机视觉在手术中的应用.
• 医疗保健中的人工智能

背景情况:

• 多种不同外科培训数据的有限可用性阻碍了临床AI工具的开发.
• 手术视频不是常规记录的,注释需要专业知识,导致稀缺,高质量的开放访问数据集.
• 现有的数据集往往缺乏患者级别的元数据,并且是特定于机构的.

研究的目的:

• 介绍Appendix300数据集,这是一个全面的手术视频分析资源.
• 为了使计算机视觉算法对尾炎严重程度分类和穿孔检测等任务的验证.
• 促进分散式学习,增强人工智能在腹腔镜外科手术中的翻译相关性.

主要方法:

• 附录300数据集包含来自德国五个中心的330例腹腔镜手术记录.
• 包括325次腹腔镜尾切除手术和儿童和成人患者的5次控制手术.
• 具有患者级临床元数据和专家对尾炎等级的注释.

主要成果:

• 附录300是最大的手术视频数据与患者元数据的公共集合.
• 这是对腹腔镜尾切除术的第一个精心策划的数据集,使新的验证任务成为可能.
• 对于腹腔镜尾炎等级的注释表明了实质性的间隔器协议 (κ = 0.615).

结论:

• 附录300集成了跨机构的视频,临床和病理数据,扩大了外科数据科学.
• 能够实现临床相关的患者级验证任务,用于腹腔镜外科手术中的计算机视觉.
• 促进分散的学习,增强基于人工智能的外科视频分析的广度和相关性.