過去のJSCAS AI Challenge
第4回 JSCAS AI Challenge
テーマ
内視鏡外科手術の血管処理認識モデルの開発
課題と評価
課題:
IMA処置の状況判別に関して3つの課題を出題します.
Level 0:血管クリップ位置の手動入力
Level 1:静止画からのIMA切離前後の自動判別
Level 2:動画からのIMA切離タイミングの自動判別
評価:
正解データを基準にして、Level 0ではIoU、Level 1では分類正解率、Level 2では推定フレーム番号に基づく定量評価を行います。また、評価委員による主観評価を併用する場合もあります。
詳しくはJSCAS AI Challengeサイトをご確認ください.
入賞者
Level 1:静止画からのIMA切離前後の自動判別
1位 青山博道 様(JCHO千葉病院)
2位 浦上暉允 様(株式会社セック)
3位 Jie QIU 様(名古屋大学)
Level 2:動画からのIMA切離タイミングの自動判別
1位 青山博道 様(JCHO千葉病院)
第3回 JSCAS AI Challenge
開催にあたり
日本コンピュータ外科学会では、以下のようにJSCAS AI Challengeを開催いたします。今年も腹腔鏡映像からの術具の種類や状態を認識する画像認識プログラムを実現するものです。学部生、大学院生、ポスドク、助教など若手研究者の皆様の積極的な応募をお待ちしています。
なお、日本コンピュータ外科学会では、会員向けに腹腔鏡映像のデータベースも別途配布しています。皆様の研究の検討にご利用ください。
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
入賞者
Advanced challenge:術具の状態認識(把持)
・1位 Wang Yifan 様
・2位 小林 太一 様
Basic Challenge:術具の種類認識
・1位 Wang Yifan 様
・2位 青山 博道 様
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)