通过模拟尿道镜技能评估开发自动化复合尿道镜效率评分

科学领域:

• 泌尿器科 泌尿器科 泌尿器科 泌尿器科
• 医疗模拟 医疗模拟
• 计算机视觉 计算机视觉

背景情况:

• 柔性尿道透视 (fURS) 是治疗尿病的一种常见手术.
• 之前的研究使用了动力学评估来确定有效的尿路透镜操纵技术.
• 需要客观的绩效指标来评估fURS中的外科技能.

研究的目的:

• 开发一个基于模拟的系统,使用计算机视觉来生成灵活尿路透镜 (fURS) 的自动化性能指标 (APM).
• 创建一个复合的尿道镜效率评分 (CUES),以区分新手和专家的尿道镜处理.
• 为了评估系统在模拟fURS任务中跟踪技能改进的能力.

主要方法:

• 采用了尿镜模拟盒,用运动系统和视频捕捉身体动力学和尿镜运动.
• 计算机视觉 (光流) 追踪了尿道镜,自动计算了旅行距离 (DIST),任务时间 (TIME) 和光谱弧长 (SPARC).
• 墙壁碰撞 (COLL) 被自动检测出来,一个混合效应模型将规范化指标 (DIST, TIME, SPARC, COLL) 汇总成一个复合尿路透镜效率评分 (CUES).

主要成果:

• 12名泌尿科医生参与了这项研究,碰撞评估算法达到77%的准确性.
• 复合尿道镜效率评分 (CUES) 在第一个,第二个和第三个任务尝试之间显示了统计学上显著的改善.
• 该系统在尝试和住院外科医生和主治外科医生的表现之间存在显著差异之间显示出了出色的歧视 (ROC-AUC 0.86).

结论:

• 自动化绩效指标 (APMs) 可以有效地使用计算机视觉和人工智能进行柔性尿路透镜 (fURS) 的抽象.
• 复合尿道镜效率评分 (CUES) 是一个有希望的客观工具,用于评估尿道镜技能和区分外科医生经验水平.
• 这种基于模拟的方法提供了一种标准化评估和灵活尿路透镜培训的潜在方法.