論文の概要: Automated Surgical Skill Assessment in Endoscopic Pituitary Surgery using Real-time Instrument Tracking on a High-fidelity Bench-top Phantom
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.17025v1
- Date: Wed, 25 Sep 2024 15:27:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-27 03:04:59.669088
- Title: Automated Surgical Skill Assessment in Endoscopic Pituitary Surgery using Real-time Instrument Tracking on a High-fidelity Bench-top Phantom
- Title（参考訳）: 高密度ベンチトップファントムを用いたリアルタイム計測装置を用いた内視鏡下下下垂体手術における自動手術スキル評価
- Authors: Adrito Das, Bilal Sidiqi, Laurent Mennillo, Zhehua Mao, Mikael Brudfors, Miguel Xochicale, Danyal Z. Khan, Nicola Newall, John G. Hanrahan, Matthew J. Clarkson, Danail Stoyanov, Hani J. Marcus, Sophia Bano,
- Abstract要約: 外科的スキルの改善は一般的に患者の成績の改善に関連しているが、評価は主観的であり、労働集約的である。
内視鏡下垂体手術の鼻相を模範として,シミュレートされた手術に焦点を当てた新しい公開データセットが導入された。
多層パーセプトロンは87%の精度で手術技量(初心者または専門家)を予測し、「可視時間測定のための全手術時間の割合」は高度な手術技量と相関した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.41936397281689
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Improved surgical skill is generally associated with improved patient outcomes, although assessment is subjective; labour-intensive; and requires domain specific expertise. Automated data driven metrics can alleviate these difficulties, as demonstrated by existing machine learning instrument tracking models in minimally invasive surgery. However, these models have been tested on limited datasets of laparoscopic surgery, with a focus on isolated tasks and robotic surgery. In this paper, a new public dataset is introduced, focusing on simulated surgery, using the nasal phase of endoscopic pituitary surgery as an exemplar. Simulated surgery allows for a realistic yet repeatable environment, meaning the insights gained from automated assessment can be used by novice surgeons to hone their skills on the simulator before moving to real surgery. PRINTNet (Pituitary Real-time INstrument Tracking Network) has been created as a baseline model for this automated assessment. Consisting of DeepLabV3 for classification and segmentation; StrongSORT for tracking; and the NVIDIA Holoscan SDK for real-time performance, PRINTNet achieved 71.9% Multiple Object Tracking Precision running at 22 Frames Per Second. Using this tracking output, a Multilayer Perceptron achieved 87% accuracy in predicting surgical skill level (novice or expert), with the "ratio of total procedure time to instrument visible time" correlated with higher surgical skill. This therefore demonstrates the feasibility of automated surgical skill assessment in simulated endoscopic pituitary surgery. The new publicly available dataset can be found here: https://doi.org/10.5522/04/26511049.
- Abstract（参考訳）: 外科的スキルの改善は、一般的に患者の結果の改善と結びついているが、評価は主観的であり、労働集約的であり、ドメイン固有の専門知識を必要とする。
自動化されたデータ駆動メトリクスは、侵襲的な最小限の手術において、既存の機械学習機器追跡モデルが示すように、これらの困難を緩和することができる。
しかし、これらのモデルは腹腔鏡下手術の限られたデータセットでテストされ、独立したタスクとロボット手術に焦点を当てている。
本稿では,内視鏡下垂体手術の鼻相を模範として,シミュレートされた手術に焦点を当てた新しい公開データセットを提案する。
シミュレーション手術は、現実的で繰り返し可能な環境を可能にする。つまり、自動評価から得られる洞察は、初心者外科医が実際の手術に移る前にシミュレーターのスキルを磨くことができる。
この自動評価のベースラインモデルとしてPRINTNet(Pituitary Real-time Instrument Tracking Network)が開発された。
分類とセグメンテーションのためのDeepLabV3、トラッキングのためのStrongSORT、リアルタイムパフォーマンスのためのNVIDIA Holoscan SDKで構成され、PRINTNetは毎秒22フレームで実行される多重オブジェクト追跡精度71.9%を達成した。
この追跡結果を用いて, 多層パーセプトロンは, 手術技量(初心者または熟練者)の予測において87%の精度を達成し, 「可視時間測定のための全手術時間の割合」は, より高い手術技量と相関した。
以上より, 内視鏡下垂体手術における自動手術スキル評価の有用性が示唆された。
新しい公開データセットは以下の通りである。
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