論文の概要: Visual Search Patterns in 3D Pancreatic Imaging: An Eye Tracking Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.16408v1
• Date: Wed, 13 May 2026 12:26:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:46.300735
• Title: Visual Search Patterns in 3D Pancreatic Imaging: An Eye Tracking Study
• Title（参考訳）: 3次元膵イメージングにおける視覚探索パターン : 視線追跡による検討
• Authors: Anna Anikina, Leila Khaertdinova, Trine Balschmidt, Michael B Andersen, Christoph F Müller, Erik GS Brandt, Henrik S Thomsen, Claudia Mello-Thoms, Bulat Ibragimov,
• Abstract要約: 視線追跡は、医学を含む様々な領域における視覚知覚と探索戦略を検査するための強力なツールとして登場した。 2D設定では比較的簡単に適用できるが、3D医療画像での使用は困難であり、まだ十分に研究されていない。 我々は、視線追跡データを収集し、スライスナビゲーションで視線の動きを調整し、容積を通して膵の表現を可視化し、臨床医の視線行動の空間的および時間的分析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.304361647231816
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Eye tracking has emerged as a powerful tool for examining visual perception and search strategies in various domains, including medicine. While it is relatively straightforward to apply in 2D settings, its use in 3D medical imaging remains challenging and not yet well explored. This gap is particularly relevant for radiology, where volumetric images such as computed tomography (CT) scans are routinely read by medical experts. Radiologists typically interpret these images by navigating through hundreds of 2D slices, most often viewed in the axial projection. A taxonomy of eye movement data during navigation through a CT volume could be valuable to understand how radiologists approach diagnostic tasks. As an example of the derived taxonomy, we asked two radiologists to search abdominal CTs of the pancreas. We collect eye tracking data and align eye gaze movements with slice navigation to visualize the representation of the pancreas through volume and analyze clinicians' gaze behavior in both space and time.
• Abstract（参考訳）: アイトラッキングは、医学を含む様々な領域の視覚知覚と探索戦略を調べる強力なツールとして登場した。 2D設定では比較的簡単に適用できるが、3D医療画像での使用は困難であり、まだ十分に研究されていない。 このギャップは特に放射線学に関係しており、CTスキャンなどの体積像は医療専門家によって定期的に読まれている。 放射線学者は通常、何百もの2Dスライスをナビゲートすることでこれらの画像を解釈する。 CTボリュームを通したナビゲーション中の眼球運動データの分類は、放射線医が診断タスクにどのようにアプローチするかを理解するのに有用である。 由来の分類の例として,2名の放射線技師に膵の腹部CT検索を依頼した。 我々は、視線追跡データを収集し、スライスナビゲーションで視線の動きを調整し、容積を通して膵の表現を可視化し、臨床医の視線行動の空間的および時間的分析を行う。

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