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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Kostiuchik, Georgii [VerfasserIn]   i
 Sharan, Lalith [VerfasserIn]   i
 Mayer, Benedikt [VerfasserIn]   i
 Wolf, Ivo [VerfasserIn]   i
 Preim, Bernhard [VerfasserIn]   i
 Engelhardt, Sandy [VerfasserIn]   i
Titel:Surgical phase and instrument recognition
Titelzusatz:how to identify appropriate dataset splits
Verf.angabe:Georgii Kostiuchik, Lalith Sharan, Benedikt Mayer, Ivo Wolf, Bernhard Preim, Sandy Engelhardt
E-Jahr:2024
Jahr:29 January 2024
Umfang:13 S.
Fussnoten:Gesehen am 05.11.2024
Titel Quelle:Enthalten in: International journal of computer assisted radiology and surgery
Ort Quelle:Berlin : Springer, 2006
Jahr Quelle:2024
Band/Heft Quelle:19(2024), 4, Seite 699-711
ISSN Quelle:1861-6429
Abstract:Machine learning approaches can only be reliably evaluated if training, validation, and test data splits are representative and not affected by the absence of classes. Surgical workflow and instrument recognition are two tasks that are complicated in this manner, because of heavy data imbalances resulting from different length of phases and their potential erratic occurrences. Furthermore, sub-properties like instrument (co-)occurrence are usually not particularly considered when defining the split.
DOI:doi:10.1007/s11548-024-03063-9
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kostenfrei: Volltext: https://doi.org/10.1007/s11548-024-03063-9
 kostenfrei: Volltext: https://link.springer.com/article/10.1007/s11548-024-03063-9
 DOI: https://doi.org/10.1007/s11548-024-03063-9
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:Data visualization
 Instrument detection
 Surgical data science
 Surgical workflow recognition
K10plus-PPN:1907621083
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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