यह पेज दुनियाभर में प्रकाशित होने वाले आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस संबंधित रिसर्च पेपर्स को संक्षिप्त रूप में प्रस्तुत करता है। यहां Google Gemini का उपयोग करके पेपर्स का सारांश तैयार किया जाता है और यह पेज गैर-लाभकारी रूप से संचालित किया जाता है। पेपर के कॉपीराइट लेखक और संबंधित संस्थान के पास हैं, और साझा करते समय बस स्रोत का उल्लेख करें।
इस पेपर में, हम OR वर्कफ़्लो को अनुकूलित करने के लिए गोपनीयता-संरक्षित ऑपरेटिंग रूम (OR) छवि विश्लेषण और ईवेंट डिटेक्शन पाइपलाइन का प्रस्ताव करते हैं। सबसे पहले, मूल RGB छवि से पहचान रहित व्यक्तिगत जानकारी के साथ OR डिजिटल ट्विन (DT) उत्पन्न करने के लिए कंप्यूटर विज़न-आधारित मॉडल का उपयोग किया जाता है। इसके बाद, SafeOR मॉडल (एक फ़्यूज़्ड टू-स्ट्रीम दृष्टिकोण) जो सेगमेंटेशन मास्क और डेप्थ मैप को संसाधित करता है, का उपयोग OR ईवेंट का पता लगाने के लिए किया जाता है। 38 सिम्युलेटेड सर्जिकल टेस्ट डेटासेट का उपयोग करके मूल्यांकन के परिणाम बताते हैं कि DT-आधारित दृष्टिकोण मूल RGB छवि-आधारित मॉडल की तरह ही या उससे बेहतर प्रदर्शन करता है। डिजिटल ट्विन गोपनीयता को बनाए रखते हुए OR वर्कफ़्लो विश्लेषण को सक्षम कर सकता है, और संस्थानों में अनाम डेटा साझाकरण और बेहतर मॉडल सामान्यीकरण में योगदान दे सकता है।
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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ऑपरेटिंग रूम वर्कफ़्लो विश्लेषण के लिए गोपनीयता-संरक्षण प्रौद्योगिकी प्रदान करना
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डिजिटल ट्विन्स का उपयोग करके बेहतर डेटा साझाकरण और मॉडल सामान्यीकरण की संभावना प्रस्तुत करना
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मूल छवि-आधारित मॉडल की तुलना में समान या बेहतर प्रदर्शन प्राप्त करता है
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Limitations:
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सीमित पैमाने के सिमुलेशन डेटासेट का उपयोग (38 सिम्युलेटेड सर्जिकल परीक्षण)
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वास्तविक शल्य चिकित्सा छवि डेटा के लिए मूल्यांकन परिणामों का अभाव
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सेफओआर मॉडल की विशिष्ट संरचना और प्रदर्शन मेट्रिक्स के विस्तृत विवरण का अभाव।
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डिजिटल ट्विन निर्माण प्रक्रिया की कम्प्यूटेशनल लागत और दक्षता पर चर्चा का अभाव
