Fugu-MT 論文翻訳(概要): Toward Scalable and Transparent Multimodal Analytics to Study Standard Medical Procedures: Linking Hand Movement, Proximity, and Gaze Data

論文の概要: Toward Scalable and Transparent Multimodal Analytics to Study Standard Medical Procedures: Linking Hand Movement, Proximity, and Gaze Data

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05368v1
Date: Fri, 8 Dec 2023 21:02:09 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-12 21:23:23.467623
Title: Toward Scalable and Transparent Multimodal Analytics to Study Standard Medical Procedures: Linking Hand Movement, Proximity, and Gaze Data
Title（参考訳）: 医療標準手順研究のためのスケーラブルで透明なマルチモーダル分析を目指して-手の動き・近視・視線データとのリンク
Authors: Ville Heilala, Sami Lehesvuori, Raija H\"am\"al\"ainen, Tommi K\"arkk\"ainen
Abstract要約: 本研究ではマルチモーダル学習分析(MMLA)を用いて,看護教育におけるABCDE実施時の行動動態を解析した。その結果、視覚的注意パターン、手の動き、患者や楽器に近接する4つの一次段階が明らかとなった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This study employed multimodal learning analytics (MMLA) to analyze behavioral dynamics during the ABCDE procedure in nursing education, focusing on gaze entropy, hand movement velocities, and proximity measures. Utilizing accelerometers and eye-tracking techniques, behaviorgrams were generated to depict various procedural phases. Results identified four primary phases characterized by distinct patterns of visual attention, hand movements, and proximity to the patient or instruments. The findings suggest that MMLA can offer valuable insights into procedural competence in medical education. This research underscores the potential of MMLA to provide detailed, objective evaluations of clinical procedures and their inherent complexities.
Abstract（参考訳）: 本研究ではマルチモーダル学習分析(MMLA)を用いて,看護教育におけるABCDEにおける行動動態を解析し,視線エントロピー,手の動き速度,近接度に着目した。加速度計と視線追跡技術を用いて、様々な手続き段階を描写する行動図が作成された。その結果、視覚的注意パターン、手の動き、患者や楽器に近接する4つの一次段階が明らかとなった。この結果から,MMLAは医学教育における手続き能力に関する貴重な洞察を得られることが示唆された。本研究は,MMLAが臨床手順とその複雑さを詳細に客観的に評価する可能性を明らかにするものである。

関連論文リスト

From Complexity to Parsimony: Integrating Latent Class Analysis to Uncover Multimodal Learning Patterns in Collaborative Learning [0.0]
本研究では,Multimodal Learning Analytics(MMLA)に潜在クラス分析(LCA)を統合する新しい手法を提案する。 LCAは、協調コミュニケーション(Collaborative Communication)、身体的コラボレーション(Embodied Collaboration)、遠隔インタラクション(Distant Interaction)、孤独エンゲージメント(Solitary Engagement)の4つの異なるクラスを特定した。疫学ネットワーク分析は、これらのマルチモーダル指標を元のモノモーダル指標と比較し、マルチモーダルアプローチがより相似であることを発見した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-23T15:36:35Z)
Demystifying Large Language Models for Medicine: A Primer [50.83806796466396]
大規模言語モデル(LLM)は、医療のさまざまな側面に革命をもたらすことのできる、変革的なAIツールのクラスである。本チュートリアルは、LSMを臨床実践に効果的に統合するために必要なツールを医療専門家に提供することを目的としている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-24T15:41:56Z)
Large Language Models in Drug Discovery and Development: From Disease Mechanisms to Clinical Trials [49.19897427783105]
大規模言語モデル(LLM)の創薬・開発分野への統合は、重要なパラダイムシフトである。これらの先進的な計算モデルが、ターゲット・ディスリーズ・リンクを明らかにし、複雑なバイオメディカルデータを解釈し、薬物分子設計を強化し、薬物の有効性と安全性を予測し、臨床治験プロセスを促進する方法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-09-06T02:03:38Z)
MedTsLLM: Leveraging LLMs for Multimodal Medical Time Series Analysis [6.30440420617113]
MedTsLLMは、時系列データとリッチな文脈情報をテキスト形式で統合し、生理的信号を解析する汎用多モーダル大規模言語モデル(LLM)フレームワークである。本研究は,連続時間における意味的セグメンテーション,境界検出,異常検出という,臨床的関連性のある3つのタスクを実行する。我々のモデルは、深層学習モデル、他のLSM、および複数の医療領域における臨床方法など、最先端のベースラインよりも優れています。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-14T18:57:05Z)
A Systematic Review of Intermediate Fusion in Multimodal Deep Learning for Biomedical Applications [0.7831774233149619]
本研究は,生物医学的応用における現在の中間核融合法の解析と形式化を目的としている。バイオメディカルドメインを超えて,これらの手法の理解と応用を高めるための構造的表記法を導入する。我々の発見は、より高度で洞察に富んだマルチモーダルモデルの開発において、研究者、医療専門家、そしてより広範なディープラーニングコミュニティを支援することを目的としています。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-02T11:48:04Z)
Dr-LLaVA: Visual Instruction Tuning with Symbolic Clinical Grounding [53.629132242389716]
VLM(Vision-Language Models)は、医用画像を分析し、自然言語の相互作用に関与することによって、臨床医を支援する。 VLMはしばしば「幻覚的」な振る舞いを示し、文脈的マルチモーダル情報に基づかないテキスト出力を生成する。本稿では,臨床推論の象徴的表現を用いて医療知識にVLMを基盤とする新たなアライメントアルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-29T23:19:28Z)
Artificial Intelligence in Bone Metastasis Analysis: Current Advancements, Opportunities and Challenges [15.765725731972983]
本稿では,人工知能を用いた骨転移解析の現状と進歩を概説する。 ML技術は、BM分析において有望な性能を達成することができ、臨床効率を改善し、時間とコストの制限に対処する大きな可能性を秘めている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-30T14:49:03Z)
AI Hospital: Benchmarking Large Language Models in a Multi-agent Medical Interaction Simulator [69.51568871044454]
我々は,emphDoctorをプレイヤとして,NPC間の動的医療相互作用をシミュレーションするフレームワークであるtextbfAI Hospitalを紹介した。この設定は臨床シナリオにおけるLCMの現実的な評価を可能にする。高品質な中国の医療記録とNPCを利用したマルチビュー医療評価ベンチマークを開発した。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-15T06:46:48Z)
Dissecting Self-Supervised Learning Methods for Surgical Computer Vision [51.370873913181605]
一般のコンピュータビジョンコミュニティでは,自己監視学習(SSL)手法が普及し始めている。医学や手術など、より複雑で影響力のある領域におけるSSLメソッドの有効性は、限定的かつ未調査のままである。外科的文脈理解,位相認識,ツール存在検出の2つの基本的なタスクに対して,これらの手法の性能をColec80データセット上で広範囲に解析する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-01T14:17:11Z)
MyoPS: A Benchmark of Myocardial Pathology Segmentation Combining Three-Sequence Cardiac Magnetic Resonance Images [84.02849948202116]
本研究は,MyoPS(MyoPS)の医療画像解析における新たな課題を定義するものである。 myoPSは、MICCAI 2020とともにMyoPSチャレンジで最初に提案された3シーケンスの心臓磁気共鳴(CMR)画像を組み合わせている。この課題は45対のCMR画像と予め整列されたCMR画像を提供し、アルゴリズムは3つのCMRシーケンスから補完的な情報を結合して病理領域を分割することを可能にする。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-10T06:37:23Z)
Multiple Sclerosis Lesion Segmentation -- A Survey of Supervised CNN-Based Methods [0.6091702876917279]
病変分割は、多発性硬化症患者のMRIスキャンを定量的に分析するためのコアタスクです。最近のディープラーニング技術の成功は、この困難な問題に対するコミュニティの関心を再び高めている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-12T19:05:41Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。