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CLIP-RL：使用对比语言-视觉预训练及强化
学习进行手术场景分割
stnd
1FatmaelzahraaAliAhmed2MuhammadArsalan
DepartmentofSurgeryDepartmentofComputerScienceandEngineering
HamadMedicalCorporationQatarUniversity
Doha,QatarDoha,Qatar
/0000-0003-4534-2189/0000-0003-1868-5207
rdth
3AbdulazizAl-Ali4KhalidAl-Jalham
DepartmentComputerScienceandEngineeringDepartmentofSurgery
本QatarUniversityHamadMedicalCorporation
译Doha,QatarDoha,Qatar
中a.alali@.qakaljalham@hamad.qa
1th
5ShidinBalakrishnan
v
7DepartmentofSurgery
1
3HamadMedicalCorporation
4Doha,Qatar
0
7./0000-0001-6361-4980
0
5
2
:摘要—理解手术场景可以为患者提供更好的医疗服务质量，I.介绍
v
i特别是在微创手术（MIS）过程中生成大量视频数据的情况下。
x微创手术（MIS）在多个专业领域已经取代了开放
r处理这些视频能够产生有价值的资产来训练复杂的模型。在本文
a中，我们介绍了CLIP-RL，这是一种专门用于手术场景语义分手术[1]，因为它们具有显著的优势，如减少出血量[2]、
割的新型对比语言-图像预训练模型。CLIP-RL提出了一种新减轻术后疼痛[3]和加快恢复时间[4]，[5]。MIS通过
的分割方法，该方法涉及强化学习和课程学习，使整个训练流程高分辨率手术相机[6]生成大量视觉数据，提供了前所
中的分割掩码能够持续优化。我们的模型在不同的光学设置下表未有的机会来提升手术效果[7]并通过计算机辅助分析
现出强大的性能，例如遮挡、纹理变化和动态照明，这些都带来
[8],[9]进行培训。然而，场景的巨大多样性和视频的大
了显著的挑战。CLIP模型作为功能强大的特征提取器，捕捉丰
规模大小[10]，可能会持续数小时，使得数据标注变得
富的语义上下文，增强了对器械与组织之间区别的识别能力。强
化学习模块通过迭代调整动作空间，在动态优化预测中发挥了关费力[11]和耗时[12]。
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