I skapandet av nya datorstödda interventionssystem, Kirurgiska Process Modeller (SPM) är ett framväxande koncept som används för att analysera och bedöma kirurgiska ingrepp. SPMs representerar kirurgiska processer (SPs) som formaliseras som symboliska strukturerade beskrivningar av kirurgiska ingrepp med hjälp av en fördefinierad nivå av granularitet och en särskild terminologi. I detta sammanhang är en stor utmaning att skapa nya mätvärden för jämförelse och utvärdering av SP. Därför används korrelationer mellan dessa mått och preoperativa data för att klassificera operationer och belysa specifik information om själva operationen och om kirurgen, såsom hans / hennes nivå av expertis. I den här artikeln utforskar vi den automatiska klassificeringen av en uppsättning SPs baserat på algoritmen Dynamic Time Warping (DTW). DTW används för att beräkna en likhetsmått mellan två SPs som fokuserar på de olika typer av aktiviteter som utförs under kirurgi och deras sekvensering, genom att minimera tidsskillnader. Det visar sig vara ett komplement till de klassiska metoderna som bara fokuserar på skillnader i tid och antal aktiviteter. Experiment utfördes på 24 länd diskbråck operationer för att diskriminera kirurger nivå av expertis enligt en tidigare klassificering av SPs. Övervakade och oövervakade klassificeringsförsök har visat att detta tillvägagångssätt automatiskt kunde identifiera grupper av kirurger enligt deras nivå av expertis (senior och junior), och öppnar många perspektiv för skapandet av nya mätvärden för att jämföra och utvärdera operationer. Nyckelord: kirurgisk processmodeller, klassificering, klusterbildning, dynamisk tidsförvrängning, kirurgisk utvärdering Detta är författarens version av en artikel publicerad i Journal of Biomedical Informatics. Den slutliga bestyrkta versionen finns på Internet: http://dx
Ett exempel är användningen av Dynamic Time Warping (DTW) för att klassificera en tidsserie av kirurgiska data och stödja återkoppling i lumbal disk bråck kirurgi REF.
Classification of surgical processes using dynamic time warping
{'venue': 'Journal of biomedical informatics', 'journal': 'Journal of biomedical informatics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}