Feasibility of a touch-free user interface for ultrasound snapshot-guided nephrostomy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Clinicians are often required to interact with visualization software during image-guided medical interventions, but sterility requirements forbid the use of traditional keyboard and mouse devices. In this study we attempt to determine the feasibility of using a touch-free interface in a real time procedure by creating a full gesture-based guidance module for ultrasound snapshot-guided percutaneous nephrostomy. METHODS: The workflow for this procedure required a gesture to select between two options, a “back” and “next” gesture, a “reset” gesture, and a way to mark a point on an image. Using an orientation sensor mounted on the hand as input device, gesture recognition software was developed based on hand orientation changes. Five operators were recruited to train the developed gesture recognition software. The participants performed each gesture ten times and placed three points on predefined target positions. They also performed tasks unrelated to the sought-after gestures to evaluate the specificity of the gesture recognition. The orientation sensor measurements and the position of the marked points were recorded. The recorded data sets were used to establish threshold values and optimize the gesture recognition algorithm. RESULTS: For the “back”, “reset” and “select option” gesture, a 100% recognition accuracy was achieved. For the “next” gesture, a 92% recognition accuracy was obtained. With the optimized gesture recognition software no misclassified gestures were observed when testing the individual gestures or when performing actions unrelated to the sought-after gestures. The mean point placement error was 0.55 mm with a standard deviation of 0.30 mm. The mean placement time was 4.8 seconds. CONCLUSION: The system that was developed is promising and demonstrates potential for touch-free interfaces in the operating room.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».