Syfte Analysera kirurgiska aktiviteter har fått ett växande intresse under de senaste åren. Flera metoder har föreslagits för att identifiera kirurgiska aktiviteter och kirurgiska faser från data som erhållits i operationssalar. Dessa sammanhangsmedvetna system har flera tillämpningar, bland annat: stöd till kirurgteamet under ingreppet, förbättring av den automatiska övervakningen och utformning av nya undervisningsparadigm. Metoder I detta papper använder vi låg nivå inspelningar av de aktiviteter som utförs av en kirurg för att automatiskt förutsäga den nuvarande (hög nivå) fasen av operationen. Vi förstärker en beslutsträdsalgoritm med förmågan att ta hänsyn till den lokala kontexten av kirurgiska aktiviteter och en hierarkisk klusteralgoritm. Resultat Experiment utfördes på 22 operationer av ländryggen diskbråck. Vi fick en total precision på 0.843 i att upptäcka faser av 51.489 enstaka aktiviteter. Vi bedömer också metodens robusthet när det gäller buller.
Forestier m.fl. REF använder lågnivåinspelningar av de aktiviteter som utförs av en kirurg för att automatiskt förutsäga den aktuella fasen av operationen.
Automatic phase prediction from low-level surgical activities
{'venue': 'International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery', 'journal': 'International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}