Towards a Low-Cost Monitor-Based Augmented Reality Training Platform for At-Home Ultrasound Skill Development
Notice bibliographique
Résumé
Ultrasound education traditionally involves theoretical and practical training on patients or on simulators; however, difficulty accessing training equipment during the COVID-19 pandemic has highlighted the need for home-based training systems. Due to the prohibitive cost of ultrasound probes, few medical students have access to the equipment required for at home training. Our proof of concept study focused on the development and assessment of the technical feasibility and training performance of an at-home training solution to teach the basics of interpreting and generating ultrasound data. The training solution relies on monitor-based augmented reality for displaying virtual content and requires only a marker printed on paper and a computer with webcam. With input webcam video, we performed body pose estimation to track the student's limbs and used surface tracking of printed fiducials to track the position of a simulated ultrasound probe. The novelty of our work is in its combination of printed markers with marker-free body pose tracking. In a small user study, four ultrasound lecturers evaluated the training quality with a questionnaire and indicated the potential of our system. The strength of our method is that it allows students to learn the manipulation of an ultrasound probe through the simulated probe combined with the tracking system and to learn how to read ultrasounds in B-mode and Doppler mode.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».