A quantitative evaluation of human coordination interfaces for computer assisted surgery
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Computer assisted surgery (CAS) for tumor resection can assist the surgeon in locating the tumor margin accurately via some form of guidance method. A wide array of guidance methods can be considered, including model-based visual representations, symbolic graphical interfaces, and those based on other sensory cues such as sound. Given the variety of these guidance methods, it becomes increasingly important to test and analyze guidance methods for CAS in a quantitative and context-dependent manner to determine which is most suitable for a given surgical task. In this paper, we present a novel experimental methodology and analysis framework to test candidate guidance methods for CAS. Different viewpoints and stereographic, symbolic and auditory cues were tested in isolation or in combination in a set of virtual surgery experiments. A total of 28 participants were asked to circumscribe a virtual tumor with a magnetically tracked scalpel while measuring the surgical trajectory. This allowed measurement of surgical accuracy, speed, and the frequency with which the tumor margin was intersected, and enabled a quantitative comparison of guidance approaches. This study demonstrated that adding sound to pictorial guidance methods consistently improved accuracy, speed and margin intersection of the virtual surgery. However, the use of stereovision showed less benefit than expected. While guidance based on a combination of symbolic and pictorial cues enhanced accuracy, we found that speed could be substantially impaired. These studies demonstrate that optimal guidance combinations exist which would not be apparent by studying individual guidance methods in isolation. Our findings suggest that care is needed when using expensive and sometimes cumbersome virtual visualization technologies for CAS, and that simpler, non-stereo presentation may be sufficient for specific surgical tasks.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle