What Do Surgeons See
Notice bibliographique
Résumé
Recording eye motions in surgical environments is challenging. This study describes the authors' experiences with performing eye-tracking for improving surgery training, both in the laboratory and in the operating room (OR). Three different eye-trackers were used, each with different capabilities and requirements. For monitoring eye gaze shifts over the room scene in a simulated OR, a head-mounted system was used. The number of surgeons' eye glances on the monitor displaying patient vital signs was successfully captured by this system. The resolution of the head-mounted eye-tracker was not sufficient to obtain the gaze coordinates in detail on the surgical display monitor. The authors then selected a high-resolution eye-tracker built in to a 17-inch computer monitor that is capable of recording gaze differences with resolution of 1° of visual angle. This system enables one to investigate surgeons' eye-hand coordination on the surgical monitor in the laboratory environment. However, the limited effective tracking distance restricts the use of this system in the dynamic environment in the real OR. Another eye-tracker system was found with equally high level of resolution but with more flexibility on the tracking distance, as the eye-tracker camera was detached from the monitor. With this system, the surgeon's gaze during 11 laparoscopic procedures in the OR was recorded successfully. There were many logistical challenges with unobtrusively integrating the eye-tracking equipment into the regular OR workflow and data processing issues in the form of image compatibility and data validation. The experiences and solutions to these challenges are discussed.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,046 | 0,019 |
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 ».