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利用增强来改善深度旋转鲁棒性在机器人辅助手术数据中学习细分.pdfVIP

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    PalaisdescongresdeMontreal,Montreal,Canada,May20-24,2019

    UsingAugmentationtoImprovetheRobustnesstoRotationofDeep

    LearningSegmentationinRobotic-AssistedSurgicalData*

    DanitItzkovich,YardenSharon,AnthonyJarc,YaelRefaely,andIlanaNisky

    Abstract—Robotic-AssistedMinimallyInvasiveSurgeryal-usefultocharacterizethemseparately.Inaddition,thereisan

    lowsforeasyrecordingofkinematicdata,andpresentsexcellentincreasinginterestindevelopingautonomousroboticsurgery

    opportunitiesfordata-intensiveapproachestoassessmentofsystems,wheretherobotwillhavetoexecuteprocedures

    surgicalskill,systemdesign,andautomationofprocedures.

    However,typicalsurgicalcasesresultinlongdatastreams,withminimalhumanintervention[16]–[18].Segmentation

    andtherefore,automatedsegmentationintogesturesisim-ofsurgicaldataisimportantforefficientdevelopmentof

    portant.ThepublicreleaseoftheJIGSAWSdatasetallowedautonomousalgorithmsthatcouldbeoptimizedseparately

    fordevelopingandbenchmarkingdata-intensivesegmentationforeachsegment[19].

    algorithms.However,thisdatasetissmallandthegesturesareTocreateeffectiveautomaticsegmentationalgorithms,

    similarintheirstructureanddirections.Thismaylimitthe

    generalizationofthealgorithmstorealsurgicaldatathataredataisneeded.However,whileRAMISallowsforeasydata

    characterizedbymovementsinarbitrarydirections.Inthiscapture[20],therearema

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