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2019 | OriginalPaper | Buchkapitel

ECAT - Endoscopic Concept Annotation Tool

verfasst von : Bernd Münzer, Andreas Leibetseder, Sabrina Kletz, Klaus Schoeffmann

Erschienen in: MultiMedia Modeling

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

The trend to video documentation in minimally invasive surgery demands for effective and expressive semantic content understanding in order to automatically organize huge and rapidly growing endoscopic video archives. To provide such assistance, deep learning proved to be the means of choice, but requires large amounts of high quality training data labeled by domain experts to produce adequate results. We present a web-based annotation system that provides a very efficient workflow for medical domain experts to conveniently create such video training data with minimum effort.

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Fußnoten
Literatur
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Leibetseder, A., Münzer, B., Schoeffmann, K., Keckstein, J.: Endometriosis annotation in endoscopic videos. In: 2017 IEEE International Symposium on Multimedia (ISM), pp. 364–365, December 2017
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Leibetseder, A., et al.: LapGyn4: a dataset for 4 Automatic content analysis problems in the domain of laparoscopic gynecology. In: Proceedings of the 9th ACM Multimedia Systems Conference. MMSys 2018, pp. 357–362. ACM, New York (2018)
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Münzer, B., Schoeffmann, K., Böszörmenyi, L.: Content-based processing and analysis of endoscopic images and videos: a survey. Multimedia Tools Appl. 77(1), 1323–1362 (2018)CrossRef
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Petscharnig, S., Schöffmann, K.: Learning laparoscopic video shot classification for gynecological surgery. Multimedia Tools Appl. 77(7), 8061–8079 (2018)CrossRef
Metadaten
Titel
ECAT - Endoscopic Concept Annotation Tool
verfasst von
Bernd Münzer
Andreas Leibetseder
Sabrina Kletz
Klaus Schoeffmann
Copyright-Jahr
2019
Buch
MultiMedia Modeling

Print ISBN: 978-3-030-05715-2

Electronic ISBN: 978-3-030-05716-9

Copyright-Jahr: 2019

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-05716-9_48