Resultados
ARTÍCULOS
- González-Cebrián, Á., Bordonaba, S., Pascau, J., Paredes, I., Lagares, A., & de Toledo, P. (2025). Attention in surgical phase recognition for endoscopic pituitary surgery: Insights from real-world data. Computers in Biology and Medicine, 191, 110222. https://doi.org/10.1016/J.COMPBIOMED.2025.110222
CONGRESOS Y SEMINARIOS
- XV Congreso Nacional de la Sociedad Española de Patología de Base de Cráneo 2023, 16 y 17 de Noviembre, Hospital Universitario 12 de Octubre, Madrid
- Ángela González Cebrián - Aprendizaje Profundo para la Identificación Automática de las Fases de la Cirugía Endoscópica Hipofisaria
- 46th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society 2024, 15-19 Julio, Disney's Coronado Spring, Orlando
- Ángela González Cebrián - Deep Learning for Surgical Phase Recognition in Endoscopic Pituitary Surgery: Insights from Real-World Data
TFG y TFM
Trabajos Fin de Máster
- "Improving Surgical Phase Recognition using Self-Supervised Deep Learning" Alumna: Alba Centeno López, Master Degree in Machine Learning for Health (2023-2024), Dirección: María Paula de Toledo Heras y Javier Pascau González-Garzón
- "Automated Sirgical Phase Recognition for Endoscopic Pituitary Surgery using Deep Learning" Alumna: Ángela González Cebrián, Master Degree in Information Health Engineering (2022-2023), Dirección: María Paula de Toledo Heras y Javier Pascau González-Garzón
Trabajos Fin de Grado
- "Deep Learning para el reconocimiento de imágenes en cirugía" Alumno: Joan Carlos Naftanaila, Grado Universitario en Ingeniería Informática (2023-2024), Dirección: María Paula de Toledo Heras y Ángela González Cebrián
- "Detección de Fases de Cirugía con técnicas de Deep Learning" Alumno: Jorge Ares Suárez, Grado Universitario en Ingeniería en Tecnologías de Telecomunicación (2023-2024), Dirección: María Paula de Toledo Heras y Ángela González Cebrián
DATASETS
PituPhase-SurgeryAI
El conjunto de datos consta de 69 videos de cirugías endoscópicas hipofisarias, con una duración media de 83 minutos, obtenidos en el Hospital Universitario 12 de Octubre en Madrid, España, y grabados con un endoscopio a 25 fotogramas por segundo con una resolución de 1920x1080 píxeles. La cirugía se compone de siete (7) fases quirúrgicas. Entre ellas se incluye una Fase 0, denominada "Fuera del cuerpo", que hace referencia a los momentos en los que el endoscopio se encontraba fuera del paciente. Las otras seis fases corresponden al procedimiento quirúrgico completo. Se obtuvo el consentimiento informado de todos los pacientes para la publicación de los videos.
El uso del conjunto de datos PituPhase está bajo una licencia Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International Deed (CC-BY-NC-ND-4.0). Los datos están cifrados. Las instrucciones para descifrar dichos datos se proporcionan después de completar un formulario DUA (Data Usage Agreement), que debe firmarse y enviarse por correo electrónico Paula de Toledo, IP del proyecto Surgery-AI (mtoledo@inf.uc3m.es).
Todo este conjunto de datos se pone a disposición del público en el Repositorio de Datos del Consorcio Madroño y animamos a otros equipos de investigación a que lo utilicen para probar sus propios métodos.
