Deep Neural Skill Assessment and Transfer: Application to Robotic Surgery Training
Notice bibliographique
Résumé
Due to the high sensitivity and complexity of robotic surgery tasks, acquiring appropriate skill levels by trainee surgeons through an effective training process is very important and affects the patient’s safety and the quality of surgical outcomes. With the advanced deep learning technology and the recent availability of surgical procedures data, intelligent methods can be deployed to assess and transfer the skills of an experienced surgeon (mentor) to a novice surgeon (trainee). In this paper, we introduce a novel deep-learning-based skill transfer scheme consisting of a deep convolutional model, SkillNet, and a skill transfer algorithm for robotic surgery training. The proposed SkillNet extracts skill-related features of the mentor from different layers of the network. Then, trainee’s maneuver is enhanced by the proposed skill transfer algorithm while minimizing deviations from the trainee’s original intended trajectory. For validation, the JIGSAWS dataset and also our own experimental data were used to prove the generalizability of SkillNet in capturing skill-related features. The capability of the skill transfer algorithm in enhancing trainee trajectories in terms of predictability, hand tremor reduction, and noise cancellation were investigated separately. The obtained results indicate that this approach can be used as a high-performance filter that makes minor corrections to the input trajectory and improves the skill level of the trainee’s trajectory in practice.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».