S4RoboFormer: Scribble-Supervised Surgical Robotic Segmentation Transformer via Augmented Consistency Training
Rattachement africain : gb, cn, us. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Advancements in deep learning for surgical instrument segmentation have notably improved the proficiency, safety, and efficacy of minimally invasive robotic surgeries. The effectiveness of deep learning, however, is contingent upon the availability of large datasets for training, which are often associated with substantial annotation costs. Given the dynamic nature of surgical robots, scribble-based labeling emerges as a more viable and cost-effective alternative to traditional pixel-wise dense labeling. This paper introduces the Scribble-Supervised Surgical Robotic Segmentation Transformer (S4RoboFormer), designed to mitigate the challenges posed by resource-intensive annotations. S4RoboFormer incorporates a Vision Transformer (ViT)-based U-shaped segmentation network, enhanced with a specialized Weakly-Supervised Learning (WSL) strategy that comprises consistency training through (i) data-based perturbation using a data-mixed interpolation technique, and (ii) network-based perturbation via a self-ensembling strategy. This methodology promotes uniform predictions across different levels of perturbation under conditions of limited-signal supervision. S4RoboFormer outperforms existing state-of-the-art baseline WSL frameworks with both convolutional neural network(CNN)-and ViT-based segmentation networks on a pre-processed public dataset. The code of S4RoboFormer, all baseline methods, pre-processed data, and scribble simulation algorithm are all made publicly available at https://github.com/ziyangwang007/CV-WSL-Robot.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- S4RoboFormer: Scribble-Supervised Surgical Robotic Segmentation Transformer via Augmented Consistency Training
- Date Crossref
- 01/11/2025
- Éditeur
- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- Type
- journal-article
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Où se fait cette recherche
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University of Oxford Department of Computer Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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University of Science and Technology of China pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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China Electronic Product Reliability and Environmental Test Institute pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Institute of Software pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Beijing Information Science & Technology University Beijing Information Science & pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Anhui Polytechnic University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Life Cycle Engineering (United States) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Cranfield University Centre for Life-Cycle Engineering and Management pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Cyber Science and Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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High Reliability Laboratory pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Institute of Intelligent Software pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Beijing Information Science and Technology University Computer School pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Department of Computer Science — University of Oxford, University of Science and Technology of China et China Electronic Product Reliability and Environmental Test Institute, avec 9 autres affiliations.
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