Abstrakt. Laparoskopisk kirurgi innebär många olika begränsningar för operationskirurgen, vilket har resulterat i en långsam upptag av avancerade laparoskopiska förfaranden. Traditionella metoder för bedömning av kirurgisk prestanda bygger på tidigare klassificering av en kohort av kirurgers tekniska färdigheter för validering, vilket kan införa subjektiva fördomar till resultatet. I denna studie, dolda Markov modeller (HMMs) används för att lära kirurgiska manövrar från 11 personer med blandade förmågor. Genom att använda leave-one-out-metoden tränas HMMs utan att tidigare gruppera ämnen i olika kompetensnivåer, och sannolikheten för utdata indikerar likheten mellan ett visst objekts rörelsebanor och gruppen. De experimentella resultaten visar styrkan i metoden i att rangordna kvaliteten på banor av försökspersonerna, belyser dess värde i att minimera subjektiva fördomar i kompetensbedömning för minimalt invasiva kirurgi.
För att bedöma kvaliteten på en kirurgisk rörelse, Leong et al. REF använder 3D-banan för spårade laparoskopiska instrument.
HMM Assessment of Quality of Movement Trajectory in Laparoscopic Surgery
{'venue': 'MICCAI (1)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}