Como usar esta lista
Os temas 1 a 33 se destinam principalmente a estudantes de medicina, e os temas 34 a 56 a estudantes de computação. Muitos temas funcionam bem para um estudante de medicina e um de computação juntos; veja o trabalho conjunto.
Os temas são um ponto de partida, não uma tarefa pronta. Combine a redação final com o seu orientador. Cada tema indica que tipo de trabalho comporta e em quais dados se baseia.
A observação «requer aprovação ética» significa que o estudo envolve pessoas: um questionário, um experimento de ensino ou uma análise do desempenho dos próprios anotadores. Esse trabalho só pode começar depois que o comitê de ética da sua universidade o aprovar.
Muitos temas dependem de quanto o projeto avançou. Temas sobre conjuntos de dados abertos podem ser escolhidos agora; temas sobre a anotação própria do projeto se abrem quando a anotação-piloto começar.
Anatomia e técnica operatória
-
«Com que frequência a visão crítica de segurança é alcançada na colecistectomia laparoscópica? Uma análise do conjunto de dados aberto Endoscapes2023»
Quantos quadros anteriores à clipagem atendem a cada um dos três critérios de segurança e com que frequência os especialistas discordam.
Trabalho de curso, resumo · Endoscapes2023 -
«O triângulo de Calot na tela: um atlas de anatomia laparoscópica a partir de quadros anotados»
Um atlas didático de como aparecem o ducto cístico, a artéria cística e o triângulo hepatocístico.
Tese, material didático · Endoscapes2023, CholecSeg8k -
«Cronometrando uma colecistectomia: duração e variabilidade das fases cirúrgicas»
Quanto dura cada uma das sete fases, quais fases mais frequentemente se alongam e com o que isso pode estar relacionado.
Trabalho de curso · Cholec80 -
«Duas operações, uma lógica? A estrutura temporal da colecistectomia e da histerectomia laparoscópicas»
Comparação da ordem e da duração das etapas de duas operações laparoscópicas diferentes.
Trabalho de curso, resumo · Cholec80, AutoLaparo -
«O que o cirurgião vê na ressecção retal robótica: com que frequência as estruturas anatômicas ficam visíveis e em que condições»
Quais órgãos entram no campo de visão, com que frequência e quanto estão cobertos.
Trabalho de curso · DSAD -
«Um mapa de instrumentos da operação: quais instrumentos são usados em cada fase da colecistectomia»
Relação entre as fases cirúrgicas e os instrumentos visíveis, como base para um esquema didático e para a avaliação de modelos.
Trabalho de curso, resumo · Cholec80 -
«Fumaça, sangue e reflexos: o que dificulta reconhecer a anatomia em quadros laparoscópicos»
Como obstáculos visuais comuns afetam a precisão da anotação humana e da feita por modelos.
Tese · DSAD, CholecSeg8k -
«Pontos de referência da colecistectomia segura: definições nas diretrizes clínicas e nos guias de anotação de conjuntos de dados abertos»
As definições usadas para anotar os dados coincidem com o que se ensina aos cirurgiões?
Resumo, revisão da literatura · Endoscapes2023 e publicações
Qualidade da anotação e fatores humanos
-
«Concordância entre estudantes de medicina que anotam estruturas anatômicas»
O kappa de Fleiss e o coeficiente de Dice para diferentes estruturas: onde os estudantes concordam e onde não.
Resumo, artigo · anotação do projeto · requer aprovação ética -
«Ano, experiência, especialidade: a precisão da anotação depende da formação médica?»
Estudantes de diferentes anos, residentes e cirurgiões comparados nos mesmos quadros.
Artigo · anotação do projeto · requer aprovação ética -
«A curva de aprendizado de um anotador: como muda a precisão dos contornos nas primeiras 20 horas»
Quando a precisão se estabiliza e quais estruturas levam mais tempo para aprender.
Tese · tarefas de calibração do projeto · requer aprovação ética -
«Confie, mas verifique: a tendência a aceitar a pré-anotação automática sem edição»
Com que frequência os anotadores aceitam a sugestão de um modelo mesmo quando imprecisa, e como combater isso.
Artigo · anotação do projeto com pré-anotação · requer aprovação ética -
«Onde os anotadores discordam: causas anatômicas das disputas de segmentação»
Classificação dos quadros controversos no registro do líder clínico: baixa visibilidade, variante anatômica, definição pouco clara.
Resumo · o registro de casos controversos do projeto -
«O custo de um quadro: esforço de anotação de vídeo cirúrgico e como reduzi-lo»
Quanto tempo levam um quadro e um vídeo, e o que acelera o trabalho sem perder qualidade.
Trabalho de curso · estatísticas de tarefas do CVAT -
«As fases cirúrgicas pelos olhos de um estudante e de um cirurgião: concordância nos limites das fases»
Com que precisão os estudantes marcam o início e o fim das fases em comparação com a referência dos autores do conjunto de dados.
Resumo · Cholec80 e anotação do projeto
Inteligência artificial na cirurgia
-
«Onde a rede erra: uma revisão clínica dos erros no reconhecimento de fases cirúrgicas»
O olhar de um médico sobre os erros de um modelo: quais são perigosos e quais são inofensivos.
Tese · Cholec80, modelos de referência do projeto -
«Entre hospitais: quanto o reconhecimento de fases cai com dados de outro hospital»
Um modelo treinado com vídeos de um hospital é testado com vídeos de outros.
Artigo (com um engenheiro) · Cholec80, HeiChole -
«Um modelo consegue reconhecer a visão crítica de segurança?»
Quão próxima a avaliação de um modelo fica da dos especialistas e o que explica as diferenças.
Tese, artigo · Endoscapes2023 -
«O modelo entende a anatomia? Mapas de atenção e pontos de referência clínicos»
Para quais partes do quadro o modelo «olha» e se elas coincidem com aquilo para que o cirurgião olha.
Tese · CholecSeg8k, Endoscapes2023 -
«Porco ou humano: modelos de visão cirúrgica podem aprender com operações em animais?»
Como modelos treinados com gravações de operações em porcos se saem em operações em pessoas.
Artigo · EndoVis 2017, EndoVis 2018, CholecSeg8k -
«Modelos de segmentação de uso geral em vídeo cirúrgico: o que enxergam sem ajuste fino»
Teste de modelos como o Segment Anything em quadros laparoscópicos: o que funciona de imediato e o que não funciona.
Trabalho de curso · CholecSeg8k, DSAD -
«Um assistente de IA no centro cirúrgico: quais alertas os cirurgiões consideram úteis e quais perigosos»
Um levantamento com cirurgiões e residentes sobre funções desejáveis e inaceitáveis da IA intraoperatória.
Resumo · questionário · requer aprovação ética
Outras especialidades
-
«Instrumentos na cirurgia de catarata: o que é mais difícil de reconhecer para um modelo e por quê»
Uma análise de erros da segmentação de instrumentos em quadros de operações sob o microscópio.
Trabalho de curso, oftalmologia · CaDIS -
«O pólipo que passou despercebido: uma revisão clínica dos erros de segmentação de pólipos»
Quais pólipos os modelos mais frequentemente deixam passar e como isso se relaciona com sua forma, tamanho e localização.
Trabalho de curso, gastroenterologia · Kvasir-SEG, HyperKvasir -
«Pelo microscópio e pelo laparoscópio: tarefas de visão computacional na cirurgia ocular e na abdominal»
Uma revisão de como os dados, as tarefas e as dificuldades diferem entre as duas áreas.
Resumo, revisão da literatura · CATARACTS, Cholec80
Educação médica
-
«Um vídeo cirúrgico anotado como material didático de anatomia topográfica: elaboração e avaliação»
Construção de um módulo didático com quadros anotados e verificação do seu valor em sala de aula.
Tese · anotação do projeto · requer aprovação ética -
«A exposição a casos em números: assistir a operações anotadas acelera o reconhecimento de pontos de referência anatômicos?»
Comparação da velocidade e da precisão no reconhecimento de estruturas antes e depois de uma série de sessões de visualização.
Artigo · requer aprovação ética -
«Anotar para aprender: o que os estudantes aprendem sobre anatomia e cirurgia ao anotar operações»
Autoavaliação e um teste de conhecimentos antes e depois de um semestre no projeto.
Resumo · questionário · requer aprovação ética -
«Um treinador “Encontre o ducto cístico”: um exercício interativo com dados abertos»
Construção de um exercício web em que o estudante marca uma estrutura e o programa compara a resposta com a referência.
Trabalho de curso (com um estudante de computação) · CholecSeg8k, Endoscapes2023
Ética, direito e organização da ciência
-
«A IA pode aprender com o YouTube? Questões éticas e jurídicas no uso de gravações públicas de operações»
Direitos autorais, consentimento do paciente e desidentificação: o que um uso lícito exige.
Resumo, revisão -
«Licenças dos conjuntos de dados cirúrgicos abertos: o que um pesquisador pode fazer»
Comparação dos termos dos conjuntos de dados mais conhecidos e do que eles significam para as publicações.
Resumo, revisão -
«O que o quadro revela: dados pessoais em gravações de operações endoscópicas e como removê-los»
Quais informações sobre pacientes e equipe aparecem nas gravações e como ocultá-las de forma confiável.
Trabalho de curso · metodologia do projeto -
«Ciência aberta na cirurgia: como estudantes de medicina podem participar de pesquisa reprodutível»
A experiência do projeto como modelo de participação estudantil na ciência.
Resumo, ensaio
Visão computacional e aprendizado de máquina
-
«Um modelo de referência de segmentação anatômica no CholecSeg8k: uma comparação reprodutível de U-Net, DeepLabV3+ e SegFormer»
As mesmas divisões, o mesmo orçamento de treinamento e as mesmas métricas para três arquiteturas, com ablações e intervalos de confiança.
Trabalho de curso, tese · CholecSeg8k -
«Reconhecimento de fases cirúrgicas na colecistectomia: redes convolucionais temporais versus transformers»
Qual arquitetura lida melhor com o contexto longo de uma operação e onde ambas falham.
Tese · Cholec80 -
«Pouca anotação, muito vídeo: aprendizado semissupervisionado e autossupervisionado para segmentação cirúrgica»
Como usar milhares de quadros sem rótulo para melhorar um modelo treinado com centenas de quadros rotulados.
Tese, dissertação de mestrado · Endoscapes2023, Cholec80 -
«Adaptando o Segment Anything 2 ao vídeo laparoscópico: ajuste fino e avaliação»
Quanto o ajuste fino de um modelo de uso geral melhora a segmentação de órgãos e instrumentos e quanta anotação isso exige.
Tese · CholecSeg8k, Endoscapes2023 -
«Robustez a fumaça, reflexos e desfoque: uma bateria de degradações para testar modelos de visão cirúrgica»
Degradações sintéticas e reais, a queda de qualidade e maneiras de reduzi-la.
Trabalho de curso · CholecSeg8k, DSAD -
«Quando um modelo deve dizer “não sei”: calibração de confiança em modelos de segmentação»
Medir e melhorar a calibração, e abster-se em quadros duvidosos.
Tese · CholecSeg8k, Endoscapes2023 -
«Do porco ao humano: adaptação de domínio para a segmentação de instrumentos»
Como transferir um modelo treinado com operações em animais para gravações de operações em pessoas.
Artigo · EndoVis 2017, EndoVis 2018, CholecSeg8k -
«Abaixo de 50 milissegundos: destilação e quantização para modelos em tempo real»
Como manter a qualidade dentro da meta de 30–50 ms por quadro e como medir a latência com honestidade.
Tese · CholecSeg8k, Cholec80 -
«Detecção e rastreamento de instrumentos cirúrgicos em vídeo»
Um detector e um rastreador de instrumentos, métricas de rastreamento, erros sob oclusão.
Trabalho de curso · CholecT50, Cholec80 -
«Reconhecimento de trincas de ação instrumento–verbo–alvo»
Modelos para trincas de ação e uma análise das classes mais difíceis.
Tese · CholecT50
Dados, anotação e MLOps
-
«Aprendizado ativo para anotação: quais quadros enviar primeiro aos anotadores»
Estratégias de seleção de quadros e quantas horas de anotação economizam com a mesma qualidade do modelo.
Tese · Cholec80, CholecSeg8k -
«Controle de qualidade automático da anotação: encontrar máscaras suspeitas antes da revisão»
Regras e modelos que sinalizam prováveis erros dos anotadores.
Trabalho de curso · anotação do projeto -
«Uma biblioteca de métricas de concordância entre anotadores para segmentação e anotação temporal»
Kappa de Fleiss, Dice, concordância nos limites das fases, com testes e documentação.
Trabalho de curso · dados sintéticos, anotação do projeto -
«Um pipeline de treinamento reprodutível: de uma versão dos dados a uma ficha de modelo»
DVC, Hydra e MLflow em um único pipeline, para que qualquer resultado possa ser repetido com um comando.
Trabalho de curso, tese · qualquer conjunto de dados aberto -
«Divisões sem vazamento: verificar automaticamente que nenhum paciente aparece ao mesmo tempo no treinamento e no teste»
Como os vazamentos inflam as métricas e como detectá-los com testes.
Trabalho de curso · Cholec80, Endoscapes2023 -
«Um benchmark honesto: intervalos de confiança, execuções repetidas e proteção do conjunto de teste»
Como construir uma classificação em que os resultados não possam ser ajustados ao conjunto de teste.
Tese · conjuntos de dados abertos
Desidentificação e segurança
-
«Texto nas telas de equipamentos de endoscopia: detectá-lo e ocultá-lo em um pipeline de desidentificação»
Encontrar datas, nomes e números no quadro e mascará-los de forma confiável.
Trabalho de curso, tese · quadros sintéticos -
«Quadros fora do corpo: detectar rostos da equipe e o centro cirúrgico nas gravações»
Um classificador de quadros dentro/fora e detecção de rostos para filtragem automática.
Trabalho de curso · Cholec80 -
«Como provar que um vídeo está desidentificado: um método para verificar um pipeline de desidentificação»
Conjuntos de teste, métricas de taxa de omissão e aceitação independente.
Tese · dados sintéticos
Engenharia de software e interfaces
-
«Um modelo de pré-anotação no CVAT como função serverless: latência, carga e escalabilidade»
Integração de um modelo com a ferramenta de anotação e medição de como ele se comporta com muitos anotadores.
Tese · CVAT, Segment Anything 2 -
«Um treinador web de anatomia para estudantes de medicina com dados abertos»
Um exercício interativo: o estudante marca uma estrutura e o programa compara a resposta com a referência.
Trabalho de curso · CholecSeg8k, Endoscapes2023 -
«Uma interface para a revisão clínica dos erros de um modelo»
Como mostrar a um médico onde e por que um modelo errou, de modo que uma revisão leve minutos e não horas.
Trabalho de curso · Cholec80, CholecSeg8k -
«Infraestrutura como código para IA médica: isolamento de dados, registro de auditoria e implantações reprodutíveis»
Como construir uma plataforma Kubernetes em que os dados médicos não vazem e cada implantação seja repetível.
Tese · infraestrutura do projeto, mediante acordo
Trabalho conjunto para estudantes de medicina e de computação
O trabalho mais interessante acontece em dupla: o estudante de medicina cuida do sentido clínico e o de computação do modelo e do código. Temas que combinam bem:
- 16 + 35: um modelo de reconhecimento de fases e uma revisão clínica de seus erros;
- 20 + 40: transferir modelos de operações em animais para operações em pessoas, do lado da engenharia e do lado clínico;
- 29 + 54: o treinador «Encontre o ducto cístico», seu conteúdo e sua implementação;
- 13 + 45: os quadros controversos pelos olhos de um cirurgião e a detecção automática de erros de anotação;
- 16 + 55: uma interface em que um médico revisa os erros de um modelo.
Regras para o trabalho com os dados do projeto
- Cite os autores do conjunto de dados e siga os termos da licença. A maioria dos conjuntos de dados permite apenas uso não comercial. Veja a página de licenças.
- Nenhum dado de paciente além dos conjuntos de dados publicados e dos vídeos permitidos. Não use gravações do seu próprio hospital.
- Estudos envolvendo pessoas somente após a aprovação do comitê de ética da sua universidade e com o consentimento dos participantes.
- Um resultado negativo é um resultado. Um trabalho que mostra honestamente que uma ideia não funcionou é valioso para o projeto.
- Publicações que usem dados do projeto devem ser combinadas de antemão com o líder científico do projeto. A autoria segue o acordo de contribuição.
Proponha seu próprio tema
Tem uma ideia que não está na lista? Escreva para support@opensurgicalvision.org com o assunto «Research topic» (em inglês, para que a equipe classifique as mensagens) ou abra uma conversa no GitHub Discussions. Bons temas serão adicionados à lista.
Para começar, veja as páginas para estudantes de medicina, para estudantes de computação e para docentes.