論文の概要: Objective Surgical Skills Assessment and Tool Localization: Results from
the MICCAI 2021 SimSurgSkill Challenge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04448v1
- Date: Thu, 8 Dec 2022 18:14:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-09 15:50:10.889578
- Title: Objective Surgical Skills Assessment and Tool Localization: Results from
the MICCAI 2021 SimSurgSkill Challenge
- Title（参考訳）: miccai 2021 simsurgskill challengeにおける客観的手術スキル評価とツールローカライズ
- Authors: Aneeq Zia, Kiran Bhattacharyya, Xi Liu, Ziheng Wang, Max Berniker,
Satoshi Kondo, Emanuele Colleoni, Dimitris Psychogyios, Yueming Jin, Jinfan
Zhou, Evangelos Mazomenos, Lena Maier-Hein, Danail Stoyanov, Stefanie
Speidel, Anthony Jarc
- Abstract要約: SimSurgSkill 2021(MICCAI 2021でEndoVisのサブチャレンジとしてホスト)は、この取り組みの促進と促進を目的としている。
競技者は、機器のローカライズと外科的スキルの予測を任された。
この公開データセットとその結果をスプーンボードとして使用することで、将来の研究は、外科データ科学の進歩を伴う外科医のより効率的な訓練を可能にする可能性がある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.007322707874184
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Timely and effective feedback within surgical training plays a critical role
in developing the skills required to perform safe and efficient surgery.
Feedback from expert surgeons, while especially valuable in this regard, is
challenging to acquire due to their typically busy schedules, and may be
subject to biases. Formal assessment procedures like OSATS and GEARS attempt to
provide objective measures of skill, but remain time-consuming. With advances
in machine learning there is an opportunity for fast and objective automated
feedback on technical skills. The SimSurgSkill 2021 challenge (hosted as a
sub-challenge of EndoVis at MICCAI 2021) aimed to promote and foster work in
this endeavor. Using virtual reality (VR) surgical tasks, competitors were
tasked with localizing instruments and predicting surgical skill. Here we
summarize the winning approaches and how they performed. Using this publicly
available dataset and results as a springboard, future work may enable more
efficient training of surgeons with advances in surgical data science. The
dataset can be accessed from
https://console.cloud.google.com/storage/browser/isi-simsurgskill-2021.
- Abstract（参考訳）: 手術訓練におけるタイムリーで効果的なフィードバックは、安全で効率的な手術を行うために必要なスキルを開発する上で重要な役割を果たす。
専門医からのフィードバックは、この点では特に価値があるが、通常忙しいスケジュールのため取得が困難であり、バイアスにさらされる可能性がある。
OSATSやGEARSのような形式的評価手順は、客観的なスキルの尺度を提供しようとするが、時間を要する。
機械学習の進歩により、技術スキルに対する迅速かつ客観的なフィードバックの機会がある。
SimSurgSkill 2021チャレンジ(MICCAI 2021でEndoVisのサブチャレンジとして開催)は、この取り組みの促進と促進を目的としている。
バーチャルリアリティー(VR)の手術タスクを使用して、競技者は機器のローカライズと手術スキルの予測を任された。
ここでは、勝利のアプローチとその実行方法を要約する。
この公開データセットとその結果をスプリングボードとして使用することで、外科データサイエンスの進歩を持つ外科医のより効率的なトレーニングが可能になるかもしれない。
データセットはhttps://console.cloud.google.com/storage/browser/isi-simsurgskill-2021からアクセスできる。
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