Mar, 2019

使用 3D 卷积神经网络进行基于视频的外科技能评估

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TL;DR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。
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发现论文，激发创造
  • 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

    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。

    Jun, 2018

  • 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

  • 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

  • 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

  • 基于深度学习的手术任务视频形成性和总结性评估

    使用基于视频的评估和深度学习模型，生成热力图进行形式评估，并给出高风险总结性评估，使外科手术技能训练成果定量化和可复制化。

    Mar, 2022

  • 计算机视觉提高神经外科手术室操作效率的研究：概念验证

    通过使用计算机视觉和机器学习算法，作者建立了一个用于识别神经外科手术室中的手术工具的算法，该算法可以帮助追踪手术工具、减少手术废料和无用工具的开启，从而提高手术室的效率。

    Dec, 2023

  • 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

  • 向统一的外科技能评估迈进

    提出了一种统一的多路径框架，用于通过手术视频自动预测手术的成功程度，该框架考虑了手术技能的多个组成方面，包括手术工具使用、术中事件模式和其他技能代理，并通过路径依赖模块特别建模这些不同方面之间的依赖关系。在模拟手术任务的 JIGSAWS 数据集和新的真实腹腔镜手术的临床数据集上进行了大量实验，提出的框架在两个数据集上均取得了良好的成果，模拟数据集的最先进水平从 0.71 Spearman 相关性提高到了 0.80，同时还表明结合多个技能方面比依赖单个方面获得更好的性能。

    Jun, 2021

  • 基于视频和加速度计的自动手术技能评估运动分析

    本文介绍了一种基于熵的特征来自动评估 OSATS 基本手术技能的方法，并分析了多模数据（视频和加速度计数据）上不同的特征。结果显示，所提出的熵特征优于现有的视频数据分析的方法，而加速度计数据则仅在缝合中的恢复表现优异，融合视频和加速度数据可以提高总体性能。

    Feb, 2017