技能,还是风格? 胎儿超声波的分类眼睛跟踪数据数据
Clare Teng1, Lior Drukker2,3, Aris T Papageorghiou2
1Institute of Biomedical Engineering, University of Oxford, United Kingdom.
Proceedings of machine learning research
|May 30, 2023
概括
这项研究引入了一种新的方法,用于使用眼睛跟踪数据对胎儿超声波技能进行分类,为专家和实习超声波学家实现高精度. 这些发现表明,多年的经验与超声波专家的专业知识相关.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 人与计算机的交互
- 眼科医生 眼科 眼科
背景情况:
- 胎儿超声波扫描的临床技能通常由多年的经验来评估,将超声波专家分为专家 (10+年) 或初学者 (0-5年).
- 之前对用于技能评估的眼睛跟踪数据的研究要求将数据分成特定的眼睛运动,如固定和摇摆.
研究的目的:
- 开发和验证一种新的方法来分类人类在胎儿超声波扫描中的技能.
- 使用眼睛跟踪和瞳孔数据来评估技能分类,而不会对经验-技能关系或数据细分做出先决假设.
主要方法:
- 利用从进行胎儿超声波扫描的超声波专家获得的眼睛跟踪和瞳孔数据.
- 开发了一个分类模型,不需要预先对眼睛跟踪数据进行细分或对经验和技能之间的相关性进行假设.
主要成果:
- 性能最好的技能分类模型在专家类获得了98%的F1分,在实习生类获得了70%的F1分.
- 证明了多年的专业经验和超声波专家的专业知识之间存在显著的相关性.
结论:
- 拟议的方法有效地对使用眼睛跟踪和瞳孔数据进行胎儿超声波扫描的超声波技巧进行分类.
- 这些发现支持使用来自眼睛跟踪的客观措施来评估医疗超声波技巧,这可能会改进传统的基于经验的评估.
