Abstrakt. I samband med minimalt invasiv kirurgi är kliniska risker i hög grad förknippade med kirurgernas skicklighet i att manipulera kirurgiska verktyg och deras kunskap om den slutna anatomin. En kvantitativ kirurgisk skicklighet bedömning kan minska felaktiga förfaranden och förhindra vissa kirurgiska risker. I denna uppsats med fokus på sinuskirurgi, presenterar vi två metoder för att identifiera både skicklighetsnivå och uppgiftstyp genom att registrera rörelsedata av kirurgiska verktyg samt kirurgens ögon blick plats på skärmen. Vi genererar totalt 14 diskreta Hidden Markov-modeller för sju kirurgiska uppgifter på både expert- och novisnivå med hjälp av en upprepad k-faldig utvärderingsmetod. Datasetet innehåller 95 experter och 139 nybörjare studier av kirurgi över en kadaver. Resultaten avslöjar två insikter: Eye-gaze data innehåller kompetens relaterade strukturer; och lägga till denna information till kirurgisk verktyg rörelse data förbättrar kompetens bedömning av 13,2% och 5,3% för experter och nybörjare nivåer, respektive. Det föreslagna systemet kvantifierar kirurgens kompetensnivå med en noggrannhet av 82,5% och kirurgisk uppgift typ av 77,8%.
Ahmidi m.fl. REF använde en kombination av eyetracking och verktyg position för att klassificera mellan experter och nybörjare kirurger vid endoskopisk sinuskirurgi med en noggrannhet av 0,825.
Surgical task and skill classification from eye tracking and tool motion in minimally invasive surgery
{'venue': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'journal': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}