多模态信息融合

SurgFusion-Net: Diversified Adaptive Multimodal Fusion Network for Surgical Skill Assessment

SurgFusion-Net：用于外科技能评估的多样化自适应多模态融合网络

Runlong He, Freweini M. Tesfai, Matthew W. E. Boal, Nazir Sirajudeen, Dimitrios Anastasiou, Jialang Xu, Mobarak I. Hoque, Philip J. Edwards, John D. Kelly, Ashwin Sridhar, Abdolrahim Kadkhodamohammadi, Dhivya Chandrasekaran, Matthew J. Clarkson, Danail Stoyanov, Nader Francis, Evangelos B. Mazomenos

机构 * UCL Hawkes Institute and the Department of Medical Physics & Biomedical Engineering, UCL（UCL哈维斯研究所及UCL医学物理与生物医学工程系） ； UCL Hawkes Institute and the Department of Computer Science, UCL（UCL哈维斯研究所及UCL计算机科学系） ； UCL Hawkes Institute and the Division of Informatics, Imaging & Data Sciences, The University of Manchester（UCL哈维斯研究所及信息学、成像与数据科学系，曼彻斯特大学） ； UCL Hospitals NHS Foundation Trust（UCL医院 NHS基金会信托） ； Griffin Institute, Northwick Park and St Mark’s Hospital（格里芬研究所，北wick公园及圣马可医院） 纠错

专题命中 机器人多传感器融合 ：multimodal fusion(title)；information fusion(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 SurgFusion-Net通过引入DRA策略和两个新的临床数据集，提升了多模态外科技能评估的准确性和可靠性。