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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.1
- 수록면
- 51 - 57 (7page)
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In this paper, we propose an artificial intelligence (AI) service that plays a supportive role in robot assisted-surgery using deep learning algorithm that have recently been spotlighted in several fields. The proposed AI service is equipped with the ability to segment surgical tools and the ability to recognize the behavior of surgical tools. In addition, such AI service is opened using public web page to make them easier for surgeons to use. Models mounted on AI service are segmentation deep learning model and action recognition deep learning model. The segmentation deep learning model showed a final mIoU performance of 0.867 for seven surgical tools, and the action recognition deep learning model shows an accuracy of 86.96% for the opening and closing actions of all surgical tools.
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참고문헌 (16)
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Olga Russakovsky / 2015 / Imagenet large scale visual recognition challenge / International journal of computer vision 115(3):211~252
Krizhevsky, Alex / 2017 / ImageNet classification with deep convolutional neural networks / Communications of the ACM 60(6):84~90
Simonyan, Karen / 2014 / Very deep convolutional networks for large-scale image recognition / arXiv preprint arXiv:1409.1556
K. He / 2016 / Deep residual learning for image recognition / IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR) :770~778
Christian Szegedy / 2015 / Going deeper with convolutions / Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition
Krizhevsky, Alex / 2017 / ImageNet classification with deep convolutional neural networks / Communications of the ACM 60(6):84~90
Simonyan, Karen / 2014 / Very deep convolutional networks for large-scale image recognition / arXiv preprint arXiv:1409.1556
K. He / 2016 / Deep residual learning for image recognition / IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR) :770~778
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