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Accès ouvert déclaré 2025 article

A Standardized Temporal Segmentation Framework and Annotation Resource Library in Robotic Surgery

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16Institutions déclarées
5Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : ch, us, gb, ca, de. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

Objective: To develop and share the first clinical temporal annotation guide library for 10 robotic procedures accompanied with a standardized ontology framework for surgical video annotation. Patients and Methods: A standardized temporal annotation framework of surgical videos paired with consistent, procedure-specific annotation guides is critical to enable comparisons of surgical insights and facilitate large-scale insights for exceptional surgical practice. Existing ontologies and guidance not only provide foundational frameworks but also provide limited scalability in clinical settings. Building on these, we developed a temporal annotation framework with nested surgical phases, steps, tasks, and subtasks. Procedure-specific annotation resource guides consistent with this framework that define each surgical segment with formulaic start and stop parameters and surgical objectives were iteratively created across 7 years (January 1, 2018, to January 1, 2025) through global research collaborations with surgeon researchers and industry scientists. Results: We provide the first resource library of annotation guides for 10 common robotic procedures consistent with our proposed temporal annotation framework, enabling consistent annotations for clinicians and large-scale data comparisons with computer-readable examples. These have been used in over 13,000 annotated surgical cases globally, demonstrating reproducibility and broad applicability. Conclusion: This resource library and accompanying ontology framework provide critical structure for standardized temporal segmentation in robotic surgery. This framework has been applied globally in private studies examining surgical objective performance metrics, surgical education, workflow characterization, outcome prediction, algorithms for surgical activity recognition, and more. Adoption of these resources will unify clinical, academic, and industry efforts, ultimately catalyzing transformational advancements in surgical practice.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
A Standardized Temporal Segmentation Framework and Annotation Resource Library in Robotic Surgery
Date Crossref
01/12/2025
Éditeur
Elsevier BV
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Intuitive Surgical (Switzerland) pays non établi dans la notice
    Entreprise
  • Intuitive Surgical (United States) pays non établi dans la notice
    Entreprise
  • Intuit (United States) pays non établi dans la notice
    Entreprise
  • Queen Elizabeth Hospital Birmingham Department of Surgery pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Institute for Women's Policy Research pays non établi dans la notice
    Organisation à but non lucratif
  • Women's Health Research Institute pays non établi dans la notice
    Structure de recherche
  • Cedars-Sinai Medical Center pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Brigham and Women's Hospital pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Good Samaritan Medical Center Department of Surgery pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Saint Thomas West Hospital pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Saint Thomas Health pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • University of Southern California pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

Intuitive Surgical (Switzerland), Intuitive Surgical (United States) et Intuit (United States), avec 9 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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