論文の概要: Quantitative Outcome-Oriented Assessment of Microsurgical Anastomosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.18836v1
- Date: Tue, 26 Aug 2025 09:14:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-27 17:42:38.77643
- Title: Quantitative Outcome-Oriented Assessment of Microsurgical Anastomosis
- Title（参考訳）: Microsurgical Anastomosis の定量的アウトカム指向性評価
- Authors: Luyin Hu, Soheil Gholami, George Dindelegan, Torstein R. Meling, Aude Billard,
- Abstract要約: 本稿では,マイクロサージカル解剖の客観的評価に画像処理技術を用いる定量的フレームワークを提案する。
このアプローチでは、エラーの幾何学的モデリングと、検出とスコアリングのメカニズムを使用する。
その結果, 幾何測定基準は, 本研究で考慮された誤差に対して, 専門家のスコアを効果的に再現できることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.432334662327386
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Microsurgical anastomosis demands exceptional dexterity and visuospatial skills, underscoring the importance of comprehensive training and precise outcome assessment. Currently, methods such as the outcome-oriented anastomosis lapse index are used to evaluate this procedure. However, they often rely on subjective judgment, which can introduce biases that affect the reliability and efficiency of the assessment of competence. Leveraging three datasets from hospitals with participants at various levels, we introduce a quantitative framework that uses image-processing techniques for objective assessment of microsurgical anastomoses. The approach uses geometric modeling of errors along with a detection and scoring mechanism, enhancing the efficiency and reliability of microsurgical proficiency assessment and advancing training protocols. The results show that the geometric metrics effectively replicate expert raters' scoring for the errors considered in this work.
- Abstract（参考訳）: マイクロsurgical anastomosis(英語版)は、包括的トレーニングと正確な結果評価の重要性を浮き彫りにすることを要求する。
現在、この方法を評価するために、結果指向の解剖遅滞指数などの手法が用いられている。
しかし、彼らはしばしば主観的判断に頼り、能力評価の信頼性と効率に影響を与えるバイアスをもたらすことがある。
様々なレベルの患者を持つ病院から得られた3つのデータセットを活用し, マイクロサージカル・アナコマティクスの客観的評価に画像処理技術を用いた定量的枠組みを導入する。
提案手法は, 誤差の幾何学的モデリングと検出・スコアリング機構を用いて, マイクロサージカル熟練度評価とトレーニングプロトコルの効率化と信頼性向上を図る。
その結果, 幾何測定基準は, 本研究で考慮された誤差に対して, 専門家のスコアを効果的に再現できることが示唆された。
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