به وضوح ببینید، با اطمینان عمل کنید – رویکرد خود نظارتی برای جراحی رباتیک

Summarize this content to 400 words in Persian Lang روز هفتم خواندن، درک، و نوشتن در مورد مقاله Arxiv.

مقاله امروز «DARES: Depth Anything in Robotic Endoscopic Surgery with Self-supervised Vector-LoRA of the Foundation» است.
https://arxiv.org/html/2408.17433v1#S4

جراحی رباتیک و تخمین عمق

جراحی با کمک رباتیک (RAS) انقلابی در زمینه پزشکی ایجاد کرده است و دقت و حداقل تهاجم را ارائه می دهد.

با این حال، یکی از جنبه های مهم RAS تخمین عمق دقیق برای بازسازی و تجسم سه بعدی است که به برنامه ریزی جراحی، قرار دادن ابزار و نتیجه کلی جراحی کمک می کند.

در حالی که مدل‌های فونداسیون مانند مدل‌های Depth Anything Models (DAM) قول می‌دهند، استفاده مستقیم از آنها در سناریوهای جراحی اغلب کوتاهی می‌کند.

این مقاله یک رویکرد جدید به نام DARES (عمق هر چیزی در جراحی آندوسکوپی رباتیک) را پیشنهاد می‌کند که از تکنیک یادگیری خود نظارتی به نام Vector-LoRA (تطبیق با رتبه پایین برداری) برای DAM V2 استفاده می‌کند. این رویکرد به محدودیت‌های روش‌های تنظیم دقیق سنتی می‌پردازد، که اغلب منجر به فراموشی بیش از حد و فاجعه‌بار می‌شود.

چالش های برآورد عمق در RAS

داده های محدود: به دست آوردن داده های عمق برچسب برای آموزش در محیط های جراحی یک چالش مهم است.

فراموشی فاجعه بار: تنظیم دقیق مدل های پایه بر روی داده های جراحی محدود می تواند باعث شود مدل دانش قبلی را فراموش کند.

توزیع یکنواخت پارامتر: روش‌های سنتی LoRA پارامترها را به طور یکنواخت در لایه‌های شبکه توزیع می‌کنند و سلسله مراتب ویژگی‌های ذاتی را نادیده می‌گیرند.

جرات: رویکردی بدیع

DARES با ترکیبی از تکنیک ها با این چالش ها مقابله می کند:

وکتور-LoRA: پارامترهای بیشتری را در لایه های قبلی مدل DAM V2 ادغام می کند و به تدریج تعداد پارامترها را در لایه های بعدی کاهش می دهد. این امر امکان یادگیری کارآمدتر را فراهم می کند، به ویژه در مراحل اولیه که ویژگی های کلی آموخته می شوند.

افت بازپرداخت مجدد SSIM در مقیاس چندگانه: درک عمق را با تطبیق بهتر مدل فونداسیون با نیازهای خاص محیط جراحی بهبود می بخشد. این تابع از دست دادن تخمین عمق را با در نظر گرفتن درخشندگی و شباهت ساختاری بین تصاویر در مقیاس‌های چندگانه افزایش می‌دهد.

اجرای نمونه

بیایید سعی کنیم یک قطعه کد ساده را پیاده سازی کنیم که مفاهیم اصلی DARES را نشان می دهد.

توجه داشته باشید که این یک پیاده سازی ساده است.

import torch
import torch.nn as nn

# Define Vector-LoRA layer
class VectorLoRA(nn.Module):
def __init__(self, in_features, out_features, rank):
super(VectorLoRA, self).__init__()
self.A = nn.Parameter(torch.randn(in_features, rank))
self.B = nn.Parameter(torch.randn(rank, out_features))

def forward(self, x):
return torch.matmul(x, self.A) @ self.B

# Example usage
in_features = 512
out_features = 1024
rank = 256
vector_lora = VectorLoRA(in_features, out_features, rank)
input_tensor = torch.randn(1, in_features)
output_tensor = vector_lora(input_tensor)

نتایج و ارزیابی

این مقاله DARES را روی مجموعه داده SCARED ارزیابی می‌کند و عملکرد برتر را در مقایسه با سایر روش‌های SOTA نشان می‌دهد. نتایج پیشرفت‌های قابل‌توجهی را در دقت تخمین عمق نشان می‌دهند، به ویژه زمانی که با استفاده مستقیم از DAM V2 یا تنظیم دقیق آن بدون سازگاری Vector-LoRA مقایسه می‌شود.

Vector-LoRA با تطبیق رتبه ماتریس‌های با رتبه پایین در سراسر لایه‌ها، یادگیری کارآمدتری را امکان‌پذیر می‌کند، در حالی که از دست دادن بازپرداخت مجدد SSIM در مقیاس چندگانه، درک عمق را بهبود می‌بخشد.

این رویکرد دارای پتانسیل زیادی برای پیشرفت قابلیت‌های RAS با فعال کردن بازسازی و تجسم سه بعدی دقیق‌تر است که می‌تواند منجر به برنامه‌ریزی و نتایج جراحی بهتر شود.

روز هفتم خواندن، درک، و نوشتن در مورد مقاله Arxiv.

مقاله امروز «DARES: Depth Anything in Robotic Endoscopic Surgery with Self-supervised Vector-LoRA of the Foundation» است.
https://arxiv.org/html/2408.17433v1#S4

جراحی رباتیک و تخمین عمق

جراحی با کمک رباتیک (RAS) انقلابی در زمینه پزشکی ایجاد کرده است و دقت و حداقل تهاجم را ارائه می دهد.

با این حال، یکی از جنبه های مهم RAS تخمین عمق دقیق برای بازسازی و تجسم سه بعدی است که به برنامه ریزی جراحی، قرار دادن ابزار و نتیجه کلی جراحی کمک می کند.

در حالی که مدل‌های فونداسیون مانند مدل‌های Depth Anything Models (DAM) قول می‌دهند، استفاده مستقیم از آنها در سناریوهای جراحی اغلب کوتاهی می‌کند.

این مقاله یک رویکرد جدید به نام DARES (عمق هر چیزی در جراحی آندوسکوپی رباتیک) را پیشنهاد می‌کند که از تکنیک یادگیری خود نظارتی به نام Vector-LoRA (تطبیق با رتبه پایین برداری) برای DAM V2 استفاده می‌کند. این رویکرد به محدودیت‌های روش‌های تنظیم دقیق سنتی می‌پردازد، که اغلب منجر به فراموشی بیش از حد و فاجعه‌بار می‌شود.

چالش های برآورد عمق در RAS

• داده های محدود: به دست آوردن داده های عمق برچسب برای آموزش در محیط های جراحی یک چالش مهم است.
• فراموشی فاجعه بار: تنظیم دقیق مدل های پایه بر روی داده های جراحی محدود می تواند باعث شود مدل دانش قبلی را فراموش کند.
• توزیع یکنواخت پارامتر: روش‌های سنتی LoRA پارامترها را به طور یکنواخت در لایه‌های شبکه توزیع می‌کنند و سلسله مراتب ویژگی‌های ذاتی را نادیده می‌گیرند.

جرات: رویکردی بدیع

DARES با ترکیبی از تکنیک ها با این چالش ها مقابله می کند:

1. وکتور-LoRA: پارامترهای بیشتری را در لایه های قبلی مدل DAM V2 ادغام می کند و به تدریج تعداد پارامترها را در لایه های بعدی کاهش می دهد. این امر امکان یادگیری کارآمدتر را فراهم می کند، به ویژه در مراحل اولیه که ویژگی های کلی آموخته می شوند.
2. افت بازپرداخت مجدد SSIM در مقیاس چندگانه: درک عمق را با تطبیق بهتر مدل فونداسیون با نیازهای خاص محیط جراحی بهبود می بخشد. این تابع از دست دادن تخمین عمق را با در نظر گرفتن درخشندگی و شباهت ساختاری بین تصاویر در مقیاس‌های چندگانه افزایش می‌دهد.

اجرای نمونه

بیایید سعی کنیم یک قطعه کد ساده را پیاده سازی کنیم که مفاهیم اصلی DARES را نشان می دهد.

توجه داشته باشید که این یک پیاده سازی ساده است.

import torch
import torch.nn as nn

# Define Vector-LoRA layer
class VectorLoRA(nn.Module):
    def __init__(self, in_features, out_features, rank):
        super(VectorLoRA, self).__init__()
        self.A = nn.Parameter(torch.randn(in_features, rank))
        self.B = nn.Parameter(torch.randn(rank, out_features))

    def forward(self, x):
        return torch.matmul(x, self.A) @ self.B

# Example usage
in_features = 512
out_features = 1024
rank = 256
vector_lora = VectorLoRA(in_features, out_features, rank)
input_tensor = torch.randn(1, in_features)
output_tensor = vector_lora(input_tensor)

نتایج و ارزیابی

این مقاله DARES را روی مجموعه داده SCARED ارزیابی می‌کند و عملکرد برتر را در مقایسه با سایر روش‌های SOTA نشان می‌دهد. نتایج پیشرفت‌های قابل‌توجهی را در دقت تخمین عمق نشان می‌دهند، به ویژه زمانی که با استفاده مستقیم از DAM V2 یا تنظیم دقیق آن بدون سازگاری Vector-LoRA مقایسه می‌شود.

Vector-LoRA با تطبیق رتبه ماتریس‌های با رتبه پایین در سراسر لایه‌ها، یادگیری کارآمدتری را امکان‌پذیر می‌کند، در حالی که از دست دادن بازپرداخت مجدد SSIM در مقیاس چندگانه، درک عمق را بهبود می‌بخشد.

این رویکرد دارای پتانسیل زیادی برای پیشرفت قابلیت‌های RAS با فعال کردن بازسازی و تجسم سه بعدی دقیق‌تر است که می‌تواند منجر به برنامه‌ریزی و نتایج جراحی بهتر شود.