論文の概要: Expert Consensus on Criteria for the Automated Assessment of Laparoscopic Camera Navigation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.23131v1
• Date: Mon, 22 Jun 2026 10:19:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-24 23:52:14.950043
• Title: Expert Consensus on Criteria for the Automated Assessment of Laparoscopic Camera Navigation
• Title（参考訳）: 腹腔鏡カメラナビゲーションの自動評価基準に関する専門家コンセンサス
• Authors: Amir Ebrahimzadeh, Nazila Esmaeili, Michael Ghadimi, Jannis Hagenah,
• Abstract要約: 腹腔鏡カメラナビゲーション(LCN)は重要な技術であるが、現在の評価は時間とスケールが難しい手動のレーティングシステムに依存している。 本研究の目的は、LCN評価のための一連のアプローチの技術的準備性を定義し、臨床的に評価することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Background: Laparoscopic camera navigation (LCN) is a critical skill, yet its current assessment typically relies on manual rating systems which are time-consuming and difficult to scale. Automated feedback could significantly enhance surgical training by providing immediate, standardized metrics. This study aims to define, clinically evaluate the relevance, and establish the technical readiness of a set of approaches for LCN assessment. Methods: We developed a detailed taxonomy of 14 key aspects of camera navigation, categorized into Framing & Composition, Visibility & Clarity, Orientation & Stability, Motion & Dynamics, and Safety & Awareness. For each aspect, we assessed the technological readiness of automated measurement based on the current state of the art (SoTA) in computer vision (CV). To establish clinical relevance, we designed a survey for practicing laparoscopic surgeons to rate the importance of each aspect on a 5-point Likert scale and to select the five most critical skills. Results: 23 surgeons participated in the survey. Foundational aspects like Field of View, Focus and Centering were rated as most important by surgeons. We present a "Clinical Importance vs. CV Technological Readiness" matrix, identifying high-priority targets for development--aspects that are both clinically crucial and technologically ready to measure. Conclusion: This work establishes a foundational framework for quantifying LCN skills. By aligning surgeon priorities with CV capabilities, we provide a clear roadmap for automatic skill assessment. This foundation enables the development of AI-driven assistance tools that can accelerate the learning curve for surgical assistants and potentially improve surgical safety and efficiency.
• Abstract（参考訳）: 背景: 腹腔鏡カメラナビゲーション(LCN)は重要なスキルであるが、現在の評価は、通常、時間とスケールが難しい手動のレーティングシステムに依存している。 自動フィードバックは、即時、標準化されたメトリクスを提供することで、外科的トレーニングを大幅に強化する可能性がある。 本研究の目的は、LCN評価のための一連のアプローチの技術的準備性を定義し、臨床的に評価することである。 方法: カメラナビゲーションの14つの重要な側面を詳細に分類し, フレーミング・コンポジション, 可視性・明瞭度, オリエンテーション・アンド・安定性, モーション・アンド・ダイナミクス, 安全・意識に分類した。 各側面について,コンピュータビジョン(CV)における現状技術(SoTA)に基づく自動測定の技術的準備性を評価した。 臨床関連性を確立するため,腹腔鏡下手術を実践し,5点様の尺度で各側面の重要性を評価し,最も重要な5つのスキルを選択するための調査を考案した。 結果:23名の外科医が調査に参加した。 Field of View、Focus、Centeringといった基礎的な側面は、外科医にとって最も重要なものと評価された。 我々は,臨床的に重要かつ技術的に測定可能な,開発のための高優先度な目標を識別する「Clinical Importance vs. CV Technological Readiness」マトリックスを提案する。 結論:本研究はLCNスキルを定量化するための基礎的な枠組みを確立する。 手術の優先順位をCV能力と整合させることで,自動スキルアセスメントのための明確なロードマップを提供する。 この基盤は、外科的アシスタントの学習曲線を加速し、外科的安全性と効率を向上するAI駆動支援ツールの開発を可能にする。

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