使用场景

在内窥镜手术中，通过该模型自动识别手术工具，辅助医生进行手术规划和评估

在耳蜗植入手术中，使用该模型对手术工具进行定位，提高手术精度和安全性

在手术视频教学和研究中，利用该模型对手术过程进行自动分割，便于教学和学术交流

产品特色

自动识别手术视频中的手术工具

支持多种手术视频数据集，包括EndoNeRF、EndoVis'17、SurgToolLoc和耳蜗植入手术数据集

提供零样本学习（Zero-Shot Learning）能力，无需大量标注数据即可实现手术工具的识别

模型训练和推理速度快，适用于实时手术视频分析

支持Jupyter Notebook环境，方便研究人员和开发者进行实验和开发

持续更新和维护，保证模型的先进性和适用性

使用教程

1. 访问GitHub页面，了解模型的基本信息和使用要求

2. 克隆或下载模型的代码库到本地环境

3. 安装所需的依赖库和工具，如Python、Jupyter Notebook等

4. 根据README文档中的指导，配置模型的参数和环境

5. 准备手术视频数据，按照模型要求进行预处理

6. 运行模型，对手术视频进行自动分割和工具识别

7. 分析模型输出的结果，根据需要进行进一步的处理和应用