Status: Bibliographieeintrag
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Exemplare:
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| Verfasst von: | Kostiuchik, Georgii [VerfasserIn]  |
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| | Sharan, Lalith [VerfasserIn] |
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| | Mayer, Benedikt [VerfasserIn] |
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| | Wolf, Ivo [VerfasserIn] |
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| | Preim, Bernhard [VerfasserIn] |
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| | Engelhardt, Sandy [VerfasserIn] |
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| Titel: | Surgical phase and instrument recognition |
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| Titelzusatz: | how to identify appropriate dataset splits |
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| Verf.angabe: | Georgii Kostiuchik, Lalith Sharan, Benedikt Mayer, Ivo Wolf, Bernhard Preim, Sandy Engelhardt |
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| E-Jahr: | 2024 |
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| Jahr: | 29 January 2024 |
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| Umfang: | 13 S. |
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| Fussnoten: | Gesehen am 05.11.2024 |
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| Titel Quelle: | Enthalten in: International journal of computer assisted radiology and surgery |
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| Ort Quelle: | Berlin : Springer, 2006 |
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| Jahr Quelle: | 2024 |
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| Band/Heft Quelle: | 19(2024), 4, Seite 699-711 |
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| ISSN Quelle: | 1861-6429 |
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| 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. |
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| DOI: | doi:10.1007/s11548-024-03063-9 |
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kostenfrei: Volltext: https://doi.org/10.1007/s11548-024-03063-9 |
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| | kostenfrei: Volltext: https://link.springer.com/article/10.1007/s11548-024-03063-9 |
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| | DOI: https://doi.org/10.1007/s11548-024-03063-9 |
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| Datenträger: | Online-Ressource |
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| Sprache: | eng |
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| Sach-SW: | Data visualization |
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| | Instrument detection |
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| | Surgical data science |
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| | Surgical workflow recognition |
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| K10plus-PPN: | 1907621083 |
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| Verknüpfungen: | → Zeitschrift |
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Surgical phase and instrument recognition / Kostiuchik, Georgii [VerfasserIn]; 29 January 2024 (Online-Ressource)
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