SurgTension
SurgTension是首个专家标注的组织张力数据集，用于直肠癌手术视频中的组织张力识别，包含7个手术视频、3593个有效片段，支持手术技能评估。
基本信息
资源简介
SurgTension是首个专家标注的组织张力数据集，由萨格勒布大学、特温特大学、格罗宁根大学、拉德堡德大学医学中心、卡尼修斯-威廉敏娜医院联合创建。数据集包含7个来自达芬奇手术平台的直肠癌手术视频，总时长11小时7分44秒，以30fps处理，共标注3867个约1秒长的剪辑片段，涵盖非张力、低张力、中张力、适当张力、过度张力、反向张力和不清晰七类，最终有效片段3593个。该数据集应用于手术视频理解和手术技能评估领域，旨在解决现有方法无法捕捉组织张力这一关键手术质量指标的问题，数据模态为医学影像（视频），任务为组织张力识别。
下载信息
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使用方式
数据集说明
SurgTension 对应论文数据集（arXiv 预印本）。
数据获取指引
- 打开论文页面获取作者与项目信息：https://arxiv.org/abs/2608.17935v1
- 论文 Data Availability / Code Availability 章节标注了数据实际托管位置；
- 获取到实际数据链接后，按对应平台标准方式下载。
论文摘要：Abstract:Surgical performance assessment in minimally invasive surgery largely relies on manual expert review, making it time-consuming, subjective, and difficult to scale. While existing surgical video understanding methods address tasks such as instrument segmentation, surgical phase recognition, and action recognition, they do not explicitly capture fine-grained tissue handling, a key indicator of surgical quality. To address this gap, we introduce tissue tension recognition, a new clinically motivated video understanding task for laparoscopic and robot-assisted rectal cancer surgery. To support this task, we construct SurgTension, the first expert-annotated tissue tension dataset, providing a benchmark for objective tissue tension recognition. We further propose TensionTRAC, a lightweight trajectory-based framework that models tissue tension from sparse point trajectories. Using a compact trajectory encoder, TensionTRAC achieves competitive performance against strong pretrained video backbones.
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