Unsupervised domain adaptation approaches for person localization in the operating rooms ; Approches d'adaptation de domaine non supervisées pour la localisation de personnes dans la salle d'opération
Titel:
Unsupervised domain adaptation approaches for person localization in the operating rooms ; Approches d'adaptation de domaine non supervisées pour la localisation de personnes dans la salle d'opération
Anmerkungen:
Diese Datenquelle enthält auch Bestandsnachweise, die nicht zu einem Volltext führen.
Beschreibung:
La localisation précise des cliniciens dans la salle d'opération est un élément clé dans la conception des nouveaux systèmes de support clinique. Cependant, la tâche est difficile non seulement parce que les images de la salle d'opération contiennent des différences visuelles significatives par rapport aux images ordinaires, mais aussi parce que les données et les annotations sont difficiles à collecter et à générer dans la salle d'opération en raison de problèmes de confidentialité. Cette thèse explore les méthodes d'adaptation de domaine non supervisées pour permettre l'apprentissage visuel pour le domaine cible, la salle d'opération, en travaillant dans deux directions complémentaires. Tout d'abord, nous étudions comment des images basse résolution avec un facteur de sous-échantillonnage allant jusqu'à 12x peuvent être utilisées pour une localisation précise des cliniciens afin de résoudre les problèmes de confidentialité. Deuxièmement, nous proposons plusieurs méthodes auto-supervisées pour transférer les informations apprises d'un domaine source étiqueté vers un domaine cible non étiqueté pour faire face au changement de domaine visuel et au manque d'annotations. Ces méthodes utilisent des prédictions auto-supervisées pour permettre au modèle d'apprendre et de s'adapter au domaine cible non étiqueté. Pour démontrer l'efficacité des approches proposées, nous publions le premier ensemble de données public, appelé Multi-View Operating Room (MVOR), généré à partir d'enregistrements d'interventions cliniques réelles. Nous obtenons des résultats de pointe sur l'ensemble de données MVOR, en particulier sur les images de salle d'opération à basse résolution préservant la confidentialité. Nous espérons que nos approches d'adaptation de domaine non supervisées proposées pourront aider à développer et à déployer de nouvelles applications d'assistance par IA pour les salles d'opération. ; The fine-grained localization of clinicians in the operating room (OR) is a key component in designing the new OR support systems. ...