Real-Time Multimodal Activity-Aware Error Detection in Robot-Assisted Surgery
作者: Seyed Hamid Reza Roodabeh, Zongyu Li, Homa Alemzadeh
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2026-06-22
备注: This work has been submitted to the IEEE for possible publication
💡 一句话要点
提出多模态活动感知错误检测框架以提升机器人辅助手术安全性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人辅助手术 错误检测 多模态融合 活动感知 视觉嵌入 运动学数据 文本提示
📋 核心要点
- 现有的执行错误检测方法主要依赖视频数据，常常忽视手术活动的细致上下文和错误类型的层次结构，导致检测精度不足。
- 本文提出了一种多模态输入的统一框架，结合视频、运动学和文本提示，增强了对手术活动的理解和错误检测能力。
- 在JIGSAWS和SAR-RARP50数据集上，框架分别实现了高达5%和16.6%的F1分数提升，展示了多模态数据结合文本提示的有效性。
📝 摘要（中文）
机器人辅助微创手术提高了外科手术的精确性，但也增加了复杂性，因此技术错误检测对于确保患者安全至关重要。现有基于视频的数据执行错误检测方法往往忽视了手术过程中的活动和错误类型的细致上下文描述，同时未充分利用互补的多模态信息。本文提出了一种统一的执行错误检测框架，利用视频、运动学和描述性文本提示等多模态输入。通过活动提示，我们将描述性语言整合到手势级活动、仪器-物体交互和错误定义中。此外，我们引入了基于视觉编码器的活动感知视觉嵌入，以比较对比语言-图像嵌入与传统图像嵌入在错误检测中的有效性。通过将运动学数据与视频和文本模态无缝集成，我们的框架显著提高了错误检测性能。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决机器人辅助手术中的执行错误检测问题，现有方法在细粒度上下文描述和多模态信息利用方面存在不足，导致错误检测的准确性和可靠性降低。
核心思路：提出的框架通过整合视频、运动学数据和描述性文本提示，增强了对手术活动的理解，特别是在手势级活动和仪器-物体交互方面，提升了错误检测的准确性。
技术框架：整体架构包括三个主要模块：视频分析模块、运动学数据处理模块和文本提示集成模块。视频分析模块负责提取视觉特征，运动学模块处理运动数据，文本模块则提供活动和错误的描述信息。
关键创新：最重要的创新在于引入了活动感知视觉嵌入，通过对比语言-图像嵌入与传统图像嵌入的有效性，显著提升了错误检测的性能。这种方法在多模态信息融合方面具有独特优势。
关键设计：在参数设置上，采用了预训练的视觉编码器来生成活动感知嵌入，损失函数设计上结合了多模态数据的特征，确保了不同模态之间的有效融合。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，提出的框架在JIGSAWS和SAR-RARP50数据集上分别实现了5%和16.6%的F1分数提升，显著优于现有的最先进基线，验证了多模态数据与文本提示结合的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括机器人辅助手术、医疗设备监控和手术培训系统。通过提高错误检测的准确性，可以显著提升手术安全性，减少患者风险，并为未来的手术自动化和智能化提供基础支持。
📄 摘要（原文）
Robot-assisted minimally invasive surgery improves surgical precision but introduces complexity, making technical error detection essential for ensuring patient safety. Current executional error detection methods using video data often overlook fine-grained contextual descriptions of activities and error types within the hierarchical structure of surgical procedures. They also under-utilize complementary multimodal information. We propose a unified framework for executional error detection that leverages multimodal input, including video, kinematics, and descriptive textual prompts. Through activity prompting, we integrate descriptive language in gesture-level activities, instrument-object interactions, and error definitions. We also introduce activity-aware visual embeddings derived from vision encoders pretrained on surgical activity labels to compare the effectiveness of contrastive language-image embeddings with traditional image-based embeddings for error detection. By seamlessly integrating kinematic data with video and textual modalities, our framework significantly improves error detection performance. Achieving up to 5\% and 16.6\% F1 score improvements over state-of-the-art baselines on the JIGSAWS and SAR-RARP50 datasets, respectively, we demonstrate the value of combining curated textual prompts with multimodal data for accurate error detection.