Fugu-MT 論文翻訳(概要): Differentiating Surgeon Expertise Solely by Eye Movement Features

論文の概要: Differentiating Surgeon Expertise Solely by Eye Movement Features

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08155v1
Date: Thu, 11 Feb 2021 13:43:40 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-06 05:45:10.139084
Title: Differentiating Surgeon Expertise Solely by Eye Movement Features
Title（参考訳）: 眼球運動の特徴からみた外科医の鑑別
Authors: Benedikt Hosp, Myat Su Yin, Peter Haddawy, Paphon Sa-Ngasoongsong, and Enkelejda Kasneci
Abstract要約: 眼球運動のみを用いて,専門家,4歳住民,3歳住民の分類モデルを提案する。眼球運動を正しいクラスに分類するために、最小限の機能セットを使用しながら76.46パーセントのロバストな精度を達成しているモデルを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.944269240323356
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Developments in computer science in recent years are moving into hospitals. Surgeons are faced with ever new technical challenges. Visual perception plays a key role in most of these. Diagnostic and training models are needed to optimize the training of young surgeons. In this study, we present a model for classifying experts, 4th-year residents and 3rd-year residents, using only eye movements. We show a model that uses a minimal set of features and still achieve a robust accuracy of 76.46 % to classify eye movements into the correct class. Likewise, in this study, we address the evolutionary steps of visual perception between three expertise classes, forming a first step towards a diagnostic model for expertise.
Abstract（参考訳）: 近年のコンピュータ科学の発展は病院に移行しつつある。外科医は新しい技術的課題に直面しています。視覚知覚はこれらのほとんどにおいて重要な役割を担っている。若い外科医の訓練を最適化するために診断と訓練モデルが必要である。本研究では,眼球運動のみを用いた専門家,4歳住民,3歳住民の分類モデルを提案する。眼球運動を正しいクラスに分類するために、最小限の機能セットを使用しながら76.46パーセントのロバストな精度を達成しているモデルを示す。同様に,本研究では,3つの専門知識クラス間の視覚知覚の進化的ステップを扱い,専門知識の診断モデルへの第一歩となる。

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