過去のJSCAS AI Challenge
第2回 JSCAS AI Challenge
開催概要
日本コンピュータ外科学会は、外科分野の治療面、
我が国における内視鏡外科領域でのAI研究の加速は急務であり、
昨年は初の試みとして超音波凝固切開装置の術具認識をテーマに1
テーマ
内視鏡外科手術の術具自動認識プログラムの開発
課題と評価
課題:
・Advanced Challenge:術具の状態認識(把持)
・Basic Challenge:術具の種類認識
評価:
・模範解答データを基準に、認識精度および評価委員による主観評価
賞金・入賞者
最優秀・優秀
Advanced challenge:最優秀(12万円)、優秀(8万円)
Basic challenge:最優秀(6万円)、優秀(4万円)
入賞者
Advanced challenge:術具の状態認識(把持)
・最優秀/大泉 壮汰(東京大学大学院工学系研究科機械工学専攻光石原田研究室)
・優秀/堀尾 京太郎(
Basic Challenge:術具の種類認識
・最優秀/大泉 壮汰(東京大学大学院工学系研究科機械工学専攻光石原田研究室)
・優秀/堀尾 京太郎(
第1回 JSCAS AI Challenge
テーマ
内視鏡外科手術の術具先端自動認識プログラムの開発
課題と評価
課題:超音波凝固切開装置の先端部セグメンテーションおよび機種(新旧)認識
評価:模範解答データを基準に、f値および抽出結果の評価委員による主観評価
※プログラミング言語は問わないが、以下リンク内のサンプルプログラムの改善を推奨
賞金・入賞者
最優秀・優秀
レベル1:2種類の鉗子を区別するタスク:最優秀(10万円)、
レベル2:鉗子の先端を認識するタスク(2種類は区別しない):
入賞者
レベル1:鉗子の先端を認識するタスク(2種類は区別しない)
・最優秀/吉村仁和さん (東京大学大学院工学系研究科機械工学専攻光石原田研究室)
・優秀/石田悠さん (東京大学大学院工学系研究科機械工学専攻光石原田研究室)
レベル2:2種類の鉗子を区別するタスク
・最優秀/吉村仁和さん (東京大学大学院工学系研究科機械工学専攻光石原田研究室)
・優秀/石田悠さん (東京大学大学院工学系研究科機械工学専攻光石原田研究室)