Jun, 2018

卷积神经网络在机器人辅助手术中客观技能评估中的深度学习

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TL;DR通过深度学习框架从机器人运动数据映射到单个技能级别，提出了一种无需特征工程或精心调整手势细分，即可成功解码技能信息的模型，并能在 1-3 秒窗口内可靠地解释技能，突出了深度架构在现代外科培训中高效在线技能评估的潜力。
robot-assisted surgeryskill assessmentdeep convolutional neural networkmotion kinematicssurgical training
发现论文，激发创造
  • 使用 3D 卷积神经网络进行基于视频的外科技能评估

    本研究使用深度学习方法，基于视频数据进行自动技能评估，结果表明使用 3D ConvNet 直接从数据中学习有意义的模式可以高效评估外科技术技能，使得人工特征工程不再是必须的。

    Mar, 2019

  • 使用卷积神经网络从运动数据评估外科技能

    本文通过设计一种卷积神经网络 (CNN) 来自动评估机器人手术中的外科医生技能，经过我们提出的方法在 JIGSAWS 数据集上得到了非常有竞争力的结果，并通过类激活图来解释各分类并提供个性化反馈

    Jun, 2018

  • 外科手势分割与分类的深度强化学习

    研究提出了一种基于强化学习的智能代理方法，通过集成深度模型的层次特征和时间一致性，以减少超分割错误，用于手术技能评估和有效的手术培训。

    Jun, 2018

  • 使用 3D 卷积神经网络学习时空特征，实现视频自动手术姿态识别

    采用三维卷积神经网络从连续视频帧中学习时空特征，实现视觉手术姿势识别，可用于手术技能评估、手术操作中的监控和手术任务的半自动化等多种应用。在针对 JIGSAWS 数据库中的机器人辅助缝合视频的测试中，通过对空间时间特征建模，该方法实现了高于 84% 的手术姿态识别准确性，是视频手术姿态识别的重要进展。

    Jul, 2019

  • 基于区域卷积神经网络的手术视频工具检测和操作技能评估

    该研究利用基于卷积神经网络的区域分析法跟踪和分析手术视频中的工具移动，从而自动评估外科医生的手术技能，在空间定位工具的同时，分析手术工具使用模式、运动范围和运动经济性等方面对手术质量进行评估。

    Feb, 2018

  • 基于多模态数据的手术手势分割和识别的分层半监督学习框架

    通过使用多模态数据、分层半监督学习框架、基于 Transformer 的网络等方法，该研究提出了一种用于手术姿势分割和手势识别的技术，并在公开可用的 JIGSAWS 数据库上进行了评估，得到了较高的分割和识别准确度。

    Jul, 2023

  • 深度卷积神经网络实现机器人抓取检测

    本论文提出了一种新颖的机器人抓取检测系统，该系统使用深度卷积神经网络从场景中提取特征并使用浅层卷积神经网络来预测感兴趣目标的抓取配置，取得了 89.21％的准确率和实时的运行速度，重新定义了机器人抓取检测的技术水平。

    Nov, 2016

  • 机器人辅助手术交叉领域技术技能评估的不确定性感知自监督学习

    提出了一种基于动力学数据的新颖技能评估方法，该方法通过将领域知识从已标记的动力学数据转移到未标记的数据，并利用伪标签对未标记数据进行准确的标注来评估机器人辅助手术中的新医生的技能水平。该方法相较于其他现有的方法不需要手动标记或者不需要先前医疗常识。

    Apr, 2023

  • 基于视频的手术技能评估：树型高斯过程分类器

    使用视频数据进行评估，展示了所提出方法在评估外科医生熟练程度、针对性培训干预和外科部门质量保证方面的有效性，该流水线结合了表示流卷积神经网络和一种新颖的基于树的高斯过程分类器，它具有抗噪性和计算效率。此外，引入了新的核来提高准确性，该流水线的性能使用 JIGSAWS 数据集进行评估，与现有文献进行比较分析显示出准确性的显著改善和计算成本的改善，该提议的流程为使用视频数据进行外科技能评估的计算效率和准确性的提升做出了贡献，在同事外科医生的评价中，我们的研究结果表明该方法有助于促进外科住院医师的技能提高，并通过针对性培训干预和外科部门质量保证来增强患者安全。

    Dec, 2023

  • 利用循环神经网络识别手术活动

    使用循环神经网络识别机器人运动学中的外科手术活动，成果表明使用 RNN 可以有效识别手势和操作，并提高了准确性和编辑距离。

    Jun, 2016