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Cholec80
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新型HTT-Net模型提升手术视频阶段识别能力
研究人员开发了HTT-Net，一种新颖的层次化文本引导转换建模网络，用于手术视频阶段识别。该模型旨在通过整合结构化的手术语义知识来改进工作流程理解和质量评估。HTT-Net利用了阶段内和阶段间描述的层次化记忆来构建连贯的片段表示，并通过面向转换的校准进行优化，在Cholec80和LCRS-100数据集上展示了其有效性。
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SurgicalMamba模型推进在线手术阶段识别
研究人员开发了SurgicalMamba，这是一种用于在线手术阶段识别的新型模型。该模型通过采用双路径结构化状态空间对偶（SSD）方法，解决了手术视频分析中的挑战，例如手术时长长和时间流不均匀。SurgicalMamba在多个基准测试中达到了最先进的准确度，在严格的在线评估条件下优于先前的方法。