在腹腔镜胆囊切除术中自动化手术识别和能力评估:一项概念验证研究
Hung-Hsuan Yen1,2, Yi-Hsiang Hsiao1,2, Meng-Han Yang3
1Department of Surgery, National Taiwan University Hospital Hsin-Chu Branch, No. 2, Sec. 1, Shengyi Rd., Zhubei City, Hsinchu County, 302058, Taiwan.
Surgical endoscopy
|March 21, 2025
概括
自动化模型现在可以通过分析手术动作来评估腹腔镜胆囊切除术期间的外科技能. 这项技术为改善外科教育和能力提供客观反.
科学领域:
- 医学教育 医学教育
- 手术技术 手术技术
- 人工智能在医学中的应用
背景情况:
- 腹腔镜胆囊切除术 (LC) 是一种常见的手术程序.
- 目前对LC的能力评估方法缺乏对外科手术的关注.
- 需要自动化手术动作识别模型.
研究的目的:
- 在LC的卡洛特三角解剖 (CTD) 阶段分析外科手术.
- 开发和评估手术能力评估和行动识别的自动化模型.
主要方法:
- 从Cholec80数据集中分析了80个LC视频.
- 评估斯特拉斯伯格对安全 (CVS) 评分和外科手术的批判性看法.
- 开发一种用于能力预测的随机森林模型和用于动作识别的视频蒙面自动编码器 (VideoMAE) 模型.
主要成果:
- 随机森林模型在预测能力方面取得了93%的准确性.
- 预测的关键特征包括CVS得分,CTD持续时间和行动百分比.
- 视频MAE模型在手术动作识别中获得了89.11%的准确性.
结论:
- 外科手术对于LC的能力评估至关重要.
- 自动化模型为外科培训提供客观,数据驱动的反.
- 这些工具可以显著提高外科教育和技能发展.
