Free Head Movement Eye Gaze Contingent Ultrasound Interfaces for the da Vinci Surgical System
Notice bibliographique
Résumé
The current practice of intraoperative ultrasound requires an assistant because the surgeon's hands are occupied with surgical tools or console instruments. This process can be tedious and prone to error. Eye gaze is a promising control modality that can help address this issue. In previous work, a novel feature-based retro-fit eye gaze tracker has been designed for the da Vinci surgical system. In this letter, leveraging the da Vinci research kit, three interfaces incorporate eye gaze, and voice recognition into the da Vinci surgical system for ultrasound control in one common framework. This letter aims to improve autonomous use of ultrasound for surgeons. Since eye gaze tracking is sensitive to head movement, a novel calibration procedure is also proposed to accommodate head motion by decomposing pupil movement into eye rotation and head motion. This ensures that the eye gaze tracking can be reliably used as a control modality. A user study (N = 20) has shown that the designed eye gaze tracker has a mean binocular accuracy of 1.98° with mean -0.92 mm horizontal and 16.83-mm vertical head movement. A preliminary user study (N = 9) has shown that eye gaze tracking for ultrasound control has the potential to improve the way surgeons interact with their instrumentation and increase surgical autonomy.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».