From tissue to sound: A new paradigm for medical sonic interaction design
Notice bibliographique
Résumé
Medical imaging maps tissue characteristics into image intensity values, enhancing human perception. However, comprehending this data, especially in high-stakes scenarios such as surgery, is prone to errors. Additionally, current multimodal methods do not fully leverage this valuable data in their design. We introduce "From Tissue to Sound," a new paradigm for medical sonic interaction design. This paradigm establishes a comprehensive framework for mapping tissue characteristics to auditory displays, providing dynamic and intuitive access to medical images that complement visual data, thereby enhancing multimodal perception. "From Tissue to Sound" provides an advanced and adaptable framework for the interactive sonification of multimodal medical imaging data. This framework employs a physics-based sound model composed of a network of multiple oscillators, whose mechanical properties-such as friction and stiffness-are defined by tissue characteristics extracted from imaging data. This approach enables the representation of anatomical structures and the creation of unique acoustic profiles in response to excitations of the sound model. This method allows users to explore data at a fundamental level, identifying tissue characteristics ranging from rigid to soft, dense to sparse, and structured to scattered. It facilitates intuitive discovery of both general and detailed patterns with minimal preprocessing. Unlike conventional methods that transform low-dimensional data into global sound features through a parametric approach, this method utilizes model-based unsupervised mapping between data and an anatomical sound model, enabling high-dimensional data processing. The versatility of this method is demonstrated through feasibility experiments confirming the generation of perceptually discernible acoustic signals. Furthermore, we present a novel application developed based on this framework for retinal surgery. This new paradigm opens up possibilities for designing multisensory applications for multimodal imaging data. It also facilitates the creation of interactive sonification models with various auditory causality approaches, enhancing both directness and richness.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».