Oct, 2020

手术数据科学 -- 从概念到临床翻译

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TL;DR通过对外科数据科学领域的当前实践、取得的关键成就和倡议、可用标准和工具以及已有 SDS 产品和学术翻译成果的综合评估，本文开展了关于外科数据科学的综述。
surgical data sciencemachine learningdata-driven approachesdata analyticsclinical translation
发现论文，激发创造
  • 走向临床数据智能的新科学

    本文定义了临床数据智能为临床例行工作中生成的数据的分析，旨在改善患者护理。同时，提出了临床数据智能的科学定义，并提出其需要知识工程、信息提取和统计和统计机器学习等技术的共同努力。并阐述了其在大数据分析和两所德国大学医院的研究项目中的主要成果和猜测。

    Nov, 2013

  • 构建脊椎手术的数字孪生：概念验证

    手术数字化是创建真实手术的虚拟复制品的过程，也称为手术数字孪生。它在教育培训、手术规划和手术任务自动化等领域具有重要应用。本文提出了一个针对在真实条件下进行的离体脊椎手术的手术数字化概念验证。所提出的数字化主要关注整个手术场景的几何形状和外观的获取和建模。我们使用了五个 RGB-D 相机对外科医生进行动态三维重建，使用高级相机对解剖结构进行三维重建，使用红外立体相机对外科手术器械进行跟踪，并使用激光扫描仪对手术室和数据融合进行三维重建。虽然我们的概念验证部分依赖于手动数据整理，但其高质量和巨大潜力促使开发自动化方法来创建手术数字孪生。可通过此 URL 链接评估我们手术数字孪生的质量。

    Mar, 2024

  • 理论指导的数据科学：从数据中发现科学新范式

    本文介绍了以 “理论引导的数据科学” 为中心的研究范式以及其相关的研究主题。同时，我们阐述了该范式的目标和意义，并提出了将领域知识融入数据科学模型的多种方法，并列举了不同学科中的例子进行阐述。本文还突出了实现理论引导的数据科学的全部潜力所需的一些有前途的研究路径。

    Dec, 2016

  • 内镜视频中强韧手术工具识别技术及噪声数据处理

    本文提出了一种系统的方法来开发针对手术工具检测的强大模型，使用智能主动学习策略和基于学生教师模型的自训练框架，训练数据加载器为了解决基于嘈杂数据的手术工具检测的类别不平衡问题。在实验中，我们的方法有效地演示了比现有方法更好的效果。

    Jul, 2023

  • 数字医疗信息融合的数据协调：一项最新系统综述、Meta 分析和未来研究方向

    本文系统总结了数字医疗领域中多模态数据的计算数据协调方法，涵盖了不同理论基础的协调策略和评估指标，并提出了全面的检查清单以指导研究人员更有效地报告其研究发现；其次，提出了可能的方法论和度量选择流程；最后，本文探讨了不同方法的局限性和未来研究的方向。

    Jan, 2022

  • 临床操作代码的神经机器翻译：医学诊断和不确定性量化

    医学的不确定性的数值化和 AI 模型在决策支持系统中的应用。

    Feb, 2024

  • DeepDRR-- 荧光引导下机器学习的催化剂

    本研究提出了一种基于机器学习的用于快速、真实模拟 CT 扫描的衍射、数字放射成像模拟的框架，并通过在盆骨的影像检测中的应用展示了模型无需重新训练和领域适应即可推广到未知的临床数据的良好表现。

    Mar, 2018

  • 医学病理预测：系统综述和提出的方法

    本文分析和研究了使用最新技术（如大数据、人工智能、机器学习和深度学习）改善医疗保健的不同方法，提出了基于收集、预处理和聚类医疗数据的一般方法，以在可观的时间范围内预测最常见的病理。

    Apr, 2023

  • 社会公益的数据科学

    我们提出了一个 “数据科学为社会福祉”（DSSG）研究框架，考虑了相关数据科学研究流派、社会福祉挑战和不同层次的社会技术抽象之间的相互作用，并通过文献分析实证证明了在信息系统（及其他相关学科）中关于 DSSG 的工作缺乏，并强调当前的阻碍因素。我们希望本文和专题论坛能够激发未来的 DSSG 研究，并帮助扭转过去 30 多年来数据科学研究中社会福祉挑战获得比例逐渐减少的令人担忧趋势。

    Nov, 2023

  • 迷你创口手术器械在内窥镜图像和视频中的分割方法和数据集：现状综述

    该综述文章着重介绍了目前基于纯视觉的、不附加任何标记的单帧和带有时间信息的最小侵入性手术图像中手术工具分割和跟踪方法，重点关注深度学习方法和公开数据集的使用，讨论了存在的不足之处和未来发展的潜能。

    Apr, 2023