Development of a synchronous motion-tracking and video capture tool for flexible ureteroscopy
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Hand/instrument motion-tracking in surgical simulation provides valuable data to improve psychomotor skills and can serve as a formative evaluation tool. Motion analysis has been well-studied in laparoscopic surgery; however, there are essentially no studies looking at motion-tracking for flexible ureteroscopy (fURS ), a common surgical procedure requiring hand dexterity and 3D spatial awareness. We aimed to design a synchronized motion-tracking and video capture system for fURS capable of collecting objective metrics for use in surgical skills training. METHODS: Motion tracking of the ureteroscope was performed using a motion-tracking platform, inertial measurement units (IMUs), and an optical sensor. Position (x, y, z) and orientation (roll, pitch, yaw) of the ureteroscope handle, lever deflection, and translation of the scope insertion point were collected. Video capture of the operator's hands was collected with a Raspberry Pi camera. All peripherals were controlled on a Raspberry Pi 4 and synchronized to its system clock. RESULTS: Our system demonstrated good accuracy in detecting translation of the ureteroscope in the x- and y-axes, and yaw, pitch and roll of the ureteroscope at discrete orientations of 0, ±30, ±60, and ±90 degrees. Unique to fURS, deflection of the lever was captured by the difference in IMU static accelerations with good accuracy. The optical sensor detected translation of the ureteroscope at the insertion point with good precision and an average error of 5.51%. CONCLUSIONS: We successfully developed a motion-tracking and video-capture system capable of collecting motion-analysis parameters unique to fURS . Future studies will focus on establishing the construct validity of this tool.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».