Enhancing Surgical Documentation through Multimodal Visual-Temporal Transformers and Generative AI

📄 arXiv: 2504.19918v1 📥 PDF

作者: Hugo Georgenthum, Cristian Cosentino, Fabrizio Marozzo, Pietro Liò

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-04-28

💡 一句话要点

提出基于多模态视觉-时序Transformer和生成式AI的手术文档自动生成方法

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 手术视频摘要 多模态融合 视觉Transformer ViViT 大型语言模型 医疗AI 临床文档

📋 核心要点

  1. 现有手术视频摘要方法难以有效捕捉手术过程中的复杂时序关系和多模态信息，导致生成的摘要不够全面和准确。
  2. 该论文提出一种多模态框架，利用视觉Transformer提取视觉特征，结合ViViT编码的时序特征，并通过LLM生成手术视频摘要。
  3. 在CholecT50数据集上的实验表明，该方法在工具检测和时序上下文摘要方面均取得了显著的性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种人工智能与医学交叉领域的新方法，旨在开发可直接应用于手术环境的机器学习模型，以实现手术视频的自动摘要，从而改进手术文档、支持手术培训并促进术后分析。该方法采用多模态框架，利用计算机视觉和大型语言模型的最新进展来生成全面的视频摘要。该方法分为三个关键阶段：首先，将手术视频分割成片段，并使用视觉Transformer在帧级别提取视觉特征，重点检测工具、组织、器官和手术动作。其次，通过大型语言模型将提取的特征转换为帧级别的描述，然后将其与使用基于ViViT的编码器捕获的时序特征相结合，以生成反映每个视频片段更广泛上下文的片段级别摘要。最后，使用专门为摘要任务定制的LLM将片段级别的描述聚合为完整的手术报告。在CholecT50数据集上评估了该方法，使用了来自50个腹腔镜视频的工具和动作注释。结果显示出强大的性能，在工具检测中实现了96%的精度，在时序上下文摘要中实现了0.74的BERT分数。这项工作有助于推进用于手术报告的AI辅助工具，为更智能和可靠的临床文档迈出了一步。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决手术视频自动摘要的问题，现有方法难以充分利用视频中的视觉和时序信息，导致生成的摘要不够全面和准确，无法有效支持手术文档、培训和分析。

核心思路：论文的核心思路是利用多模态信息融合和大型语言模型生成高质量的手术视频摘要。通过视觉Transformer提取视觉特征，ViViT提取时序特征，并使用LLM将这些特征转化为自然语言描述，从而实现对手术过程的全面理解和总结。

技术框架：该方法包含三个主要阶段：1) 视觉特征提取：使用视觉Transformer在帧级别检测工具、组织和器官等视觉元素。2) 时序特征提取与融合：使用ViViT编码器提取视频片段的时序特征，并将视觉特征和时序特征融合。3) 摘要生成：使用LLM将融合后的特征转化为片段级别的摘要，然后将所有片段摘要聚合为完整的手术报告。

关键创新：该方法的关键创新在于多模态特征融合和LLM的应用。通过结合视觉和时序特征，模型能够更全面地理解手术过程。利用LLM生成自然语言摘要，使得摘要更易于理解和使用。

关键设计：在视觉特征提取阶段，使用了预训练的视觉Transformer模型。在时序特征提取阶段，使用了基于ViViT的编码器。在摘要生成阶段，使用了专门为摘要任务定制的LLM。具体参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该方法在CholecT50数据集上取得了显著的性能，工具检测精度达到96%，时序上下文摘要的BERT分数达到0.74。这些结果表明，该方法能够有效地提取手术视频中的关键信息，并生成高质量的摘要。相较于传统方法，该方法在准确性和全面性方面均有显著提升。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种场景，包括自动生成手术报告、辅助手术培训、支持术后分析和远程医疗等。通过提供更智能和可靠的临床文档，可以提高医疗效率、降低医疗成本，并改善患者的治疗效果。未来，该技术有望进一步推广到其他医疗领域，例如内窥镜检查和病理分析。

📄 摘要（原文）

The automatic summarization of surgical videos is essential for enhancing procedural documentation, supporting surgical training, and facilitating post-operative analysis. This paper presents a novel method at the intersection of artificial intelligence and medicine, aiming to develop machine learning models with direct real-world applications in surgical contexts. We propose a multi-modal framework that leverages recent advancements in computer vision and large language models to generate comprehensive video summaries. % The approach is structured in three key stages. First, surgical videos are divided into clips, and visual features are extracted at the frame level using visual transformers. This step focuses on detecting tools, tissues, organs, and surgical actions. Second, the extracted features are transformed into frame-level captions via large language models. These are then combined with temporal features, captured using a ViViT-based encoder, to produce clip-level summaries that reflect the broader context of each video segment. Finally, the clip-level descriptions are aggregated into a full surgical report using a dedicated LLM tailored for the summarization task. % We evaluate our method on the CholecT50 dataset, using instrument and action annotations from 50 laparoscopic videos. The results show strong performance, achieving 96\% precision in tool detection and a BERT score of 0.74 for temporal context summarization. This work contributes to the advancement of AI-assisted tools for surgical reporting, offering a step toward more intelligent and reliable clinical documentation.