基于手术视频的时间动作分析算法和腹腔镜胆囊切除术中的能力评估:开发和探索性评估

科学领域:

• 外科教育和培训外科教育和培训
• 医学图像分析 医学图像分析
• 计算病理学计算病理学

背景情况:

• 腹腔镜胆囊切除术 (LC) 是一项核心的外科手术,但目前的能力评估是主观的,资源密集的.
• 现有的方法往往专注于结果,忽视了以过程为导向的指标,如外科手术时间.
• 需要客观,可扩展的工具来评估外科手术能力.

研究的目的:

• 开发和验证一种新的算法,用于自动,客观地评估LC的外科能力.
• 整合以过程为导向的指标 (时间行动模式) 与以结果为导向的指标,以提高预测.
• 建立一个可扩展和可解释的解决方案,用于外科手术绩效评估.

主要方法:

• 使用了80个LC视频的Cholec80数据集.
• 采用滞后调整距离方法进行特定阶段的时间行动段比较.
• 开发了一个支持向量回归 (SVR) 模型,结合了SHapley增量扩展 (SHAP) 识别的特征.

主要成果:

• 累积的时间差异得分与基本真相能力得分有显著的相关性 (r = -0.61,P < .001).
• 使用关键视图安全得分,操作时间和时间差异的SVR模型实现了高预测准确性 (r = 0.86,P < .001).
• 该模型有效地根据视频分析预测了基于外科手术能力的分数.

结论:

• 引入了一种新的以过程为导向的算法,用于基于视频的时间动作分析.
• 综合模型提供了准确的,定量预测的外科手术能力.
• 这种自动化方法比传统的外科评估工具提供了可扩展和客观的进步.