- 視覚と言語の事前学習（VLP）は外科映像と言語の整合によりワークフロー理解やタスク間転移を可能にするが、既存データセットは規模や手技多様性、意味的品質、階層構造が限定されているため、本研究ではこれらを解決する大規模階層型外科ビジョン・ランゲージデータセットSurgLaViを提示する。
手術動画の階層的ワークフロー認識用大規模視覚言語データセットSurgLaViとSurgCLIP
AIによる要点抽出
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