Multimodal Transformers for Real-Time Surgical Activity Prediction

📄 arXiv: 2403.06705v1 📥 PDF

作者: Keshara Weerasinghe, Seyed Hamid Reza Roodabeh, Kay Hutchinson, Homa Alemzadeh

分类: cs.RO

发布日期: 2024-03-11

备注: This work has been submitted to the IEEE for possible publication

💡 一句话要点

提出多模态变换器以解决实时外科活动预测问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态变换器 实时预测 外科活动识别 运动学特征 视频特征融合 机器人手术 手势识别

📋 核心要点

  1. 现有方法在实时外科活动识别和预测中面临准确性和效率的挑战，限制了机器人手术的安全性和自主性。
  2. 本文提出了一种多模态变换器架构，通过融合运动学数据和视频数据来提高手势和轨迹的识别与预测性能。
  3. 在JIGSAWS数据集上的实验结果表明，所提模型在手势预测上达到了89.5%的准确率，相较于现有技术有显著提升。

📝 摘要（中文）

实时识别和预测外科活动对于提升机器人辅助手术的安全性和自主性至关重要。本文提出了一种多模态变换器架构，通过短段的运动学和视频数据实现外科手势和轨迹的实时识别与预测。我们进行了消融研究，以评估不同输入模态及其表示的融合对手势识别和预测性能的影响。使用JHU-ISI手势与技能评估工作集（JIGSAWS）数据集对所提架构进行了端到端评估。我们的模型通过有效融合运动学特征与空间和上下文视频特征，达到了89.5%的手势预测准确率，且在处理1秒输入窗口时实现了1.1-1.3毫秒的实时性能，依赖于计算效率高的模型。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决实时外科活动的识别与预测问题，现有方法在准确性和处理速度上存在不足，无法满足机器人手术的需求。

核心思路：提出的多模态变换器架构通过融合运动学特征与视频特征，利用短段数据进行高效的手势和轨迹预测，旨在提升识别的准确性和实时性。

技术框架：整体架构包括数据预处理、特征提取、模态融合和预测模块。运动学数据和视频数据分别经过特征提取后进行融合，最终通过变换器进行手势预测。

关键创新：最重要的创新在于有效融合不同模态的数据，尤其是运动学特征与视频特征的结合，显著提升了手势识别的准确性和实时性能。

关键设计：模型采用了高效的变换器结构，设置了适当的损失函数以优化预测性能，同时在特征提取阶段使用了卷积神经网络（CNN）来处理视频数据。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，所提模型在手势预测任务中达到了89.5%的准确率，超越了现有的最先进技术（SOTA）。此外，模型在处理1秒输入窗口时实现了1.1-1.3毫秒的实时性能，展现了其高效性。

🎯 应用场景

该研究在机器人手术领域具有广泛的应用潜力，能够提升手术的安全性和效率，促进手术过程的自动化。未来，该技术还可扩展到其他需要实时动作识别的领域，如工业自动化和智能监控等。

📄 摘要（原文）

Real-time recognition and prediction of surgical activities are fundamental to advancing safety and autonomy in robot-assisted surgery. This paper presents a multimodal transformer architecture for real-time recognition and prediction of surgical gestures and trajectories based on short segments of kinematic and video data. We conduct an ablation study to evaluate the impact of fusing different input modalities and their representations on gesture recognition and prediction performance. We perform an end-to-end assessment of the proposed architecture using the JHU-ISI Gesture and Skill Assessment Working Set (JIGSAWS) dataset. Our model outperforms the state-of-the-art (SOTA) with 89.5\% accuracy for gesture prediction through effective fusion of kinematic features with spatial and contextual video features. It achieves the real-time performance of 1.1-1.3ms for processing a 1-second input window by relying on a computationally efficient model.