Using Gesture and Speech to Control Surgical Lighting Systems: Mixed Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Surgical lighting systems (SLSs) provide optimal lighting conditions for operating room personnel. Current systems are mainly adjusted by hand; surgeons either accommodate the light themselves or communicate their requirements to an assistant to ensure optimal surgical conditions. This poses challenges to maintaining sterility, proper accessibility, and illumination and can lead to potential collision problems. Furthermore, the personnel operating the light may not have deep medical knowledge or equipment expertise. OBJECTIVE: This paper introduces a touch-free interaction concept for controlling an SLS using speech and gestures. METHODS: We used an iterative, user-centered design approach with participatory design sessions. This process involved conducting a literature review, several observations of actual surgical sites, and engaging stakeholders through interviews and focus groups. In addition, we carried out 2 user studies: one in a virtual reality setup and another in a living laboratory environment. RESULTS: Our findings indicate that our interaction concept is a viable alternative for controlling an SLS. Despite some technical limitations, surgical experts found the system intuitive and useful, recognizing the significant potential for touch-free lighting adjustments in the operating room. The combination of speech and gesture modalities was seen as helpful and even necessary, with some interactions better suited to one modality over the other. Offering both modalities for each interaction provided greater flexibility. CONCLUSIONS: Our findings suggest that our proposed touch-free interaction concept can enhance surgical conditions and has the potential to replace traditional adjustment.
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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 | 0,014 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».