PitVQA-Anticipation

PitVQA-Anticipation数据集是首个专为前瞻性手术推理设计的视觉问答数据集。该数据集包含33.5小时的高清手术视频和734,769个问答对，涵盖预测未来手术阶段、下一步骤、即将使用的工具和剩余时间等四个任务。数据集由专家标注，用于训练对时间敏感的视频问答模型。

The PitVQA-Anticipation dataset is the first visual question answering (VQA) dataset specifically designed for anticipatory surgical reasoning. It encompasses 33.5 hours of high-definition surgical videos and 734,769 question-answer pairs, covering four tasks including predicting future surgical phases, next operative steps, upcoming surgical instruments, and remaining operation time. The dataset is expert-annotated and is intended for training time-sensitive video-based visual question answering models.

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 标题: SurgAnt-ViVQA: Learning to Anticipate Surgical Events through GRU-Driven Temporal Cross-Attention
• arXiv标识符: arXiv:2511.03178v1
• 提交日期: 2025年11月5日
• 学科分类: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV)
• 论文页数: 12页

作者信息

• 作者列表: Shreyas C. Dhake, Jiayuan Huang, Runlong He, Danyal Z. Khan, Evangelos B. Mazomenos, Sophia Bano, Hani J. Marcus, Danail Stoyanov, Matthew J. Clarkson, Mobarak I. Hoque

数据集描述

• 数据集名称: PitVQA-Anticipation
• 数据规模: 33.5小时手术视频，734,769个问答对
• 数据来源: 从时间分组的视频片段和专家标注构建
• 应用领域: 内窥镜经蝶垂体手术

任务类型

• 预测未来手术阶段
• 预测下一步操作
• 预测即将使用的器械
• 预测剩余手术时长

技术方法

• 模型名称: SurgAnt-ViVQA
• 模型类型: 视频语言模型
• 核心模块: GRU门控时序交叉注意力模块
• 技术特点:
  • 双向GRU编码帧间动态
  • 自适应门控在词元级别注入视觉上下文
  • 参数高效微调定制语言骨干网络

实验评估

• 测试数据集: PitVQA-Anticipation和EndoVis
• 性能表现: 超越基于图像和视频的基线方法
• 消融研究: 时序循环和门控融合带来主要性能提升
• 帧数研究: 8帧实现最佳流畅性，32帧略微降低BLEU但改善数值时间估计

资源链接

• PDF文档: http://arxiv.org/pdf/2511.03178v1
• HTML文档: http://arxiv.org/html/2511.03178v1
• TeX源码: http://arxiv.org/format/2511.03178v1
• DOI链接: https://doi.org/10.48550/arXiv.2511.03178

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在神经外科手术智能辅助领域，PitVQA-Anticipation数据集的构建融合了多模态医疗数据与时序建模的前沿理念。该数据集基于25台经鼻蝶垂体手术的33.5小时高清内窥镜视频，通过专家标注系统提取了手术阶段、操作步骤、器械使用及时间维度四类关键信息。采用1FPS采样策略剔除模糊帧后，将连续8帧视频片段作为基础单元，以末帧对应的专家验证问答对作为样本标签，最终形成涵盖4类预测任务、包含734,769组问答对的标准化数据集。

特点

该数据集的核心价值体现在其前瞻性任务设计与多层次时序标注体系。区别于传统手术视觉问答数据集对当前场景的静态描述，其创新性地设置了未来阶段预测、后续步骤推演、即将使用器械识别及剩余时间估算四类动态任务。标注体系包含15种手术步骤、4个阶段划分、18种器械类别及3类时间参数，其中时间相关问答占比达43%，精准对应手术团队对流程预判的临床需求。通过8帧连续视频片段的时序分组策略，有效捕捉手术工作流的动态演进特征。

使用方法

该数据集为手术时序预测研究提供了标准化评估框架。研究者在模型训练时需以连续视频片段作为视觉输入，配合自然语言形式的预测性问题，通过时序建模网络提取动态特征。评估阶段采用五折交叉验证策略，使用BLEU、ROUGE-L等指标衡量语言生成质量，辅以平均绝对误差评估数值预测精度。数据集支持端到端训练与模块化验证两种范式，既可训练完整视频语言模型，也可单独评估时序编码模块在手术预测任务中的有效性。

背景与挑战

背景概述

随着手术视觉问答技术在智能医疗系统中的广泛应用，预测性推理成为提升手术安全性与效率的关键环节。PitVQA-Anticipation数据集由伦敦大学学院Hawkes研究所于2025年发布，专为经鼻蝶垂体手术的前瞻性推理设计。该数据集整合33.5小时高清手术视频与73万余组问答对，聚焦未来手术阶段、操作步骤、器械需求及剩余时长四类预测任务，通过双向GRU时序建模与门控跨模态注意力机制，推动手术视觉问答从静态描述向动态预测范式转变，为术中实时决策支持系统奠定数据基础。

当前挑战

该数据集致力于解决手术视觉问答领域的前瞻性推理难题，其核心挑战在于建模长程视频中的时序依赖关系，准确捕捉器械使用与阶段转换的动态模式。构建过程中面临多重困难：首先需在有限视野与频繁遮挡的垂体手术场景中保证标注一致性，需由神经外科专家进行多轮标准化注释；其次需平衡时序粒度与计算效率，通过帧采样与片段分组策略处理超长视频数据；最后需设计具有临床相关性的问题模板，确保预测任务覆盖术中实际决策需求，避免生成退化答案。

常用场景

经典使用场景

在经鼻蝶垂体手术这一复杂微创领域，PitVQA-Anticipation数据集通过33.5小时手术视频与73万余组问答对，构建了面向未来事件预测的视觉问答基准。其核心应用场景聚焦于手术流程的时序推理，模型需基于连续视频片段分析当前手术状态，进而预测即将发生的阶段转换、器械需求与剩余时长。这种前瞻性推理机制突破了传统视觉问答对静态场景的描述局限，为手术室内的实时决策支持提供了数据基础。

衍生相关工作

基于该数据集衍生的SurgAnt-ViVQA模型创新性地融合了双向GRU时序编码与门控跨模态注意力机制，开创了手术视频理解的新范式。相关工作进一步拓展了时序建模在医疗视觉问答中的应用边界，如通过多尺度时序特征提取增强阶段识别精度，结合图神经网络建模手术步骤间的依赖关系。这些研究共同推动了手术人工智能从场景理解向流程预测的范式转变，为后续开发具有长程时序推理能力的手术辅助系统提供了技术蓝图。

数据集最近研究

最新研究方向

在神经外科手术视觉问答领域，PitVQA-Anticipation数据集推动了从静态场景理解向前瞻性预测的范式转变。该数据集聚焦于经鼻蝶垂体手术的时序动态建模，通过734,769组专家标注的问答对，构建了未来阶段、操作步骤、器械需求与剩余时间四类预测任务。前沿研究重点探索基于GRU门控时序交叉注意力的多模态融合架构，通过双向GRU编码视频帧间动态特征，配合自适应门控机制实现视觉语言特征的细粒度对齐。此类方法在手术流程预测任务中显著优于传统视觉语言模型，其时序建模能力为手术室实时决策支持系统提供了关键技术支撑，标志着外科人工智能从被动描述到主动干预的重要演进。

相关研究论文

• SurgAnt-ViVQA: Learning to Anticipate Surgical Events through GRU-Driven Temporal Cross-Attention

  UCL Hawkes Institute, University College London, UK; Dept of Medical Physics & Biomedical Engineering, UCL, UK; Dept of Computer Science, University College London, UK; Dept of Neurosurgery, National Hospital for Neurology and Neurosurgery, UK; Division of Informatics, Imaging and Data Science, The University of Manchester, UK · 2025年