Automating creation of high-fidelity holographic hand animations for surgical skills training using mixed reality headsets
Notice bibliographique
Résumé
<strong>Purpose: </strong>Virtual holographic simulation skills training has a growing role in supplementing surgical skills training given increasingly limited healthcare resources and recent advancements in mixed reality technology. However, creating highfidelity 3D holographic animations (particularly hand animations) is expensive, time-consuming, and complex. We propose a low-cost solution using mixed reality headsets for motion capture of hands to automatically create high-fidelity 3D holographic hand animations. <strong>Methods:</strong> In this study, a 3D animation of a single-handed knot tie was created using the Oculus Quest 2 and APS Mocap Fusion app for display on a Microsoft HoloLens 2. To assess the feasibility and quality of the created 3D holographic animation, a qualitative and quantitative pilot study of 20 participants was conducted comparing learning one-handed knot ties from an in-person demonstration versus the 3D holographic hand-tie animation. <strong>Results:</strong> Our pilot study demonstrated participants were able to learn one-handed knot ties from the holographic animation (70% of participants) and was comparable to in-person (80%). Promisingly, based on the Likert scale questionnaire, participants found learning from the holographic animation was more effective (4.4 vs 3.3), easier (3.6 vs 3.3), and felt more confident in learning the knot-tie (4.4 vs 3.5) in comparison to in-person demonstration. Furthermore, participants felt the holographic animation was comparable to real-life hands (4). Overall, we successfully illustrated a low-cost automated methodology of creating high-fidelity 3D holographic hand animations from mixed reality headset motion capture data with potential for use in surgical simulation skills training.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».