Abstrakt. Vi anser att problemet med att klassificera kirurgiska gester och skicklighetsnivå i robotiska kirurgiska uppgifter. Tidigare arbete i detta område modellerar gester som tillstånd av en dold Markov modell (HMM) vars observationer är diskret, Gaussian eller faktor analyseras. Även framgångsrika, dessa metoder är begränsade i uttryckskraft på grund av användningen av diskreta eller Gaussiska observationer. I detta dokument föreslår vi en ny modell som kallas sparse HMMs vars observationer är glesa linjära kombinationer av element från en ordbok med grundläggande kirurgiska rörelser. Med tanke på rörelsedata från många kirurger med olika färdighetsnivåer föreslår vi en algoritm för att lära sig en ordbok för varje gest tillsammans med en HMM grammatik som beskriver övergångarna mellan olika gester. Vi använder sedan dessa ordböcker och grammatiken för att representera och klassificera nya rörelsedata. Experiment på en databas över kirurgiska rörelser som förvärvats med da Vinci-systemet visar att vår metod fungerar på samma sätt som eller bättre än toppmoderna metoder.Detta tyder på att det är viktigt att lära sig en grammatik baserad på glesa rörelseordlistor vid gester och färdighetsklassificering.
I REF infördes Sparse Hidden Markov Modeller för klassificering av gester och färdigheter i kirurgiska uppgifter.
Sparse hidden markov models for surgical gesture classification and skill evaluation
{'venue': 'In Information Processing in Computer-Assisted Interventions', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}