論文の概要: A Formal Approach For Modelling And Analysing Surgical Procedures (Extended Version)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05001v1
- Date: Fri, 9 Aug 2024 11:28:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-12 15:56:59.538387
- Title: A Formal Approach For Modelling And Analysing Surgical Procedures (Extended Version)
- Title(参考訳): 外科手術のモデリングと解析のための形式的アプローチ(拡張版)
- Authors: Ioana Sandu, Rita Borgo, Prokar Dasgupta, Ramesh Thurairaja, Luca Viganò,
- Abstract要約: 外科手術の形式的および自動的解析のための新しいアプローチを提案する。
我々は、そのような儀式の分析のために開発された、確立された技術を活用して、安全儀式をモデル化する。
本手法により,外科手術の意図する特性の違反を自動的に識別することができる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 1.566834021297545
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Surgical procedures are often not "standardised" (i.e., defined in a unique and unambiguous way), but rather exist as implicit knowledge in the minds of the surgeon and the surgical team. This reliance extends to pre-surgery planning and effective communication during the procedure. We introduce a novel approach for the formal and automated analysis of surgical procedures, which we model as security ceremonies, leveraging well-established techniques developed for the analysis of such ceremonies. Mutations of a procedure are used to model variants and mistakes that members of the surgical team might make. Our approach allows us to automatically identify violations of the intended properties of a surgical procedure.
- Abstract(参考訳): 外科手術は、しばしば「標準化」されるのではなく、むしろ外科医と外科チームの心の中で暗黙の知識として存在する。
この依存度は手術前計画や手術中の効果的なコミュニケーションにまで及ぶ。
本稿では, 外科手術の形式的, 自動的解析のための新しいアプローチを提案する。
手術手順の変異は、手術チームのメンバーが行う可能性のある変種や過ちをモデル化するために使用される。
本手法により,外科手術の意図する特性の違反を自動的に識別することができる。
関連論文リスト
- A Review on Organ Deformation Modeling Approaches for Reliable Surgical Navigation using Augmented Reality [13.77243506924244]
Augmented Reality(AR)は、外科医が患者の体内で重要な構造を可視化できるようにすることで、外科手術に革命をもたらす可能性を秘めている。
手術中の臓器の動的変形から生じる課題は、手術前モデルが術中解剖を忠実に表現するには不十分である。
本稿では,ARガイド下手術における臓器変形モデリングの理解を深め,今後の進歩の可能性について考察する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-05T14:03:17Z) - VS-Assistant: Versatile Surgery Assistant on the Demand of Surgeons [29.783300422432763]
外科医の意図を正確に理解できるVersatile Surgery Assistant (VS-Assistant)を提案する。
我々は,VS-Assistantが外科的意図を理解できるように,外科的ケア・チューニング戦略を考案した。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-14T02:05:36Z) - Toward a Surgeon-in-the-Loop Ophthalmic Robotic Apprentice using Reinforcement and Imitation Learning [18.72371138886818]
眼内白内障手術における外科医中心の自律エージェントに対する画像誘導アプローチを提案する。
外科医の行動と嗜好をトレーニングプロセスに統合することにより、ロボットは個々の外科医のユニークなテクニックを暗黙的に学習し、適応することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-29T15:00:06Z) - GLSFormer : Gated - Long, Short Sequence Transformer for Step
Recognition in Surgical Videos [57.93194315839009]
本稿では,シーケンスレベルのパッチから時間的特徴を直接学習するための視覚変換器に基づくアプローチを提案する。
本研究では,白内障手術用ビデオデータセットである白内障-101とD99に対するアプローチを広範に評価し,各種の最先端手法と比較して優れた性能を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-20T17:57:04Z) - Safe Deep RL for Intraoperative Planning of Pedicle Screw Placement [61.28459114068828]
安全な深部強化学習(DRL)に基づく訓練経路計画にリアルタイムな観察を活用するロボット脊椎手術の術中計画手法を提案する。
本手法は,ゴールドスタンダード (GS) 掘削計画に関して,90%の骨貫通を達成できた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-09T11:42:53Z) - Surgical Phase Recognition in Laparoscopic Cholecystectomy [57.929132269036245]
本稿では,2段階推論パイプラインのキャリブレーションされた信頼度スコアを利用するTransformerに基づく手法を提案する。
提案手法はColec80データセットのベースラインモデルよりも優れており,様々なアクションセグメンテーション手法に適用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-14T22:55:31Z) - Quantification of Robotic Surgeries with Vision-Based Deep Learning [45.165919577877695]
本稿では,手術中に録画されたビデオのみを対象とする統合型ディープラーニングフレームワークRoboformerを提案する。
我々は,ミニマル侵襲型ロボット手術において,一般的な2種類のステップの4つのビデオベースデータセットに対して,我々の枠組みを検証した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-05-06T06:08:35Z) - CholecTriplet2021: A benchmark challenge for surgical action triplet
recognition [66.51610049869393]
腹腔鏡下手術における三肢の認識のためにMICCAI 2021で実施した内視鏡的視力障害であるColecTriplet 2021を提案する。
課題の参加者が提案する最先端の深層学習手法の課題設定と評価について述べる。
4つのベースライン法と19の新しいディープラーニングアルゴリズムが提示され、手術ビデオから直接手術行動三重項を認識し、平均平均精度(mAP)は4.2%から38.1%である。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-04-10T18:51:55Z) - Multimodal Semantic Scene Graphs for Holistic Modeling of Surgical
Procedures [70.69948035469467]
カメラビューから3Dグラフを生成するための最新のコンピュータビジョン手法を利用する。
次に,手術手順の象徴的,意味的表現を統一することを目的としたマルチモーダルセマンティックグラフシーン(MSSG)を紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-09T14:35:44Z)
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。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。