ABSTRACT Mål: Utvärdering av laparoskopisk kirurgisk kompetens hos kirurger är vanligtvis en subjektiv process som utförs i operationsrummet av högre kirurger. De två hypoteserna i den aktuella studien var: (1) haptisk information och verktyg/vävnadsinteraktioner (typer och övergångar) som utförs vid laparoskopisk kirurgi är färdighetsberoende, och (2) statistiska modeller (Hidden Markov Models-HMMs) som innehåller dessa data kan objektivt utvärdera laparoskopiska kirurgiska färdigheter. Material och metoder: Åtta försökspersoner (sex invånare-två första år (R1), två tredje år (R3) och två femte år (R5)-och två experter laparoskopiska kirurger) utförde laparoskopisk kolecystektomi på grisar med hjälp av en instrumenterad gripare utrustad med kraft/t-sensorer (F/T) vid hand/verktygsgränssnittet, och F/T-data synkroniserades med video av operativa manövrar. Fjorton typer av verktyg/vävnadsinteraktioner (T/T) som var och en förknippas med unika F/T-signaturer definierades från bild-för-ram videoanalys. HMM för varje ämne och steg av operationen jämfördes för att utvärdera det statistiska avståndet mellan experter kirurger och invånare med olika kompetensnivåer. Resultat: De statistiska avstånden mellan HMM:er som representerade expertkirurgerna och invånarna var signifikant olika (- < 0,05). Större skillnader förekom i: (1) F/T-storlekar; (2) typ av T/T-interaktioner och övergångar mellan dem; och (3) tidsintervall för varje T/T-interaktion och total avslutningstid. Den största skillnaden i prestanda var mellan R1 (junior trainee) och R3 (mid level trainee). Mindre förändringar sågs som kompetens ökade utanför R3-nivån. Slutsats: HMMs innehåller haptisk och visuell information ger ett objektivt verktyg för att utvärdera kirurgiska färdigheter. Objektiva belägg för en "lärandekurva" tyder på att kirurger skaffar sig en stor del av sin laparoskopiska skicklighet mellan år 1 och år 3 av utbildningen. Comp Aid Surg 7: 49 -61 (2002).
Rosen m.fl. REF läser data från kraft-/torksensorer vid laparoskopiska instrument och analyserar videodata om verktyget/vävnadsinteraktionen för segmentering av rörelser med hjälp av dolda markovmodeller.
Task Decomposition of Laparoscopic Surgery for Objective Evaluation of Surgical Residents' Learning Curve Using Hidden Markov Model
{'venue': 'Computer aided surgery : official journal of the International Society for Computer Aided Surgery', 'journal': 'Computer aided surgery : official journal of the International Society for Computer Aided Surgery', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}