Dec, 2023

基于视频的手术技能评估：树型高斯过程分类器

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TL;DR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。
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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

  • 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

  • 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

  • 利用机器人手术视频的高效数据驱动场景模拟：基于物理嵌入的 3D 高斯方法

    我们的研究介绍了一种可学习的三维高斯表示方法，通过从立体内窥镜视频中学习，可以重建和模拟手术场景，以提高手术教育和机器人学习的效率和多样性。

    May, 2024

  • 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

  • 外科视频的动态场景图表示

    通过使用场景图和图卷积网络对手术视频进行建模和分析，研究证明其在自动化手术工作流识别方面具有竞争性能，并对模型决策的解释性和稳健性提供了关键的临床支持。

    Sep, 2023

  • 胸科手术视频分析与手术阶段识别

    该研究论文介绍了一种利用视频数据进行手术阶段识别的方法，旨在为自动化工作流分析提供手术程序的全面理解。研究表明，在手术阶段识别任务中，视频基分类器相比于基于图片的分类器具有更高的效果。

    Jun, 2024

  • SurGNN：使用图神经网络解释性视觉场景理解与外科技能评估

    该论文研究了图神经网络如何增强视觉场景理解和手术技能评估，通过使用图神经网络分析以图形结构表示的手术过程的复杂视觉数据，可以提取相关特征并预测手术技能。此外，图神经网络提供可解释的结果，揭示了对预测技能指标有贡献的具体行动、仪器或解剖结构，这对于手术教育者和学员非常有益，因为它提供了成功手术表现和结果的重要见解。SurGNN 提出了两种并行的方法 - 一种是有监督的，另一种是自监督的。文中还简要讨论了其他自动化手术技能评估技术，并强调手工设计特征在捕捉手术专长的细微差别方面的局限性。我们使用所提出的方法在 EndoVis19 和自定义数据集上达到了最先进的结果。代码的工作实现可以在此 https URL 找到。

    Aug, 2023

  • 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