超越基于角色的手术领域建模：手术室中的泛化性重识别

手术领域模型通过对每位工作人员的手术角色进行自动预测，改善了工作流程优化。然而，越来越多的证据表明，团队熟悉度和个体特征会影响手术结果。我们提出了一种以工作人员为中心的新颖建模方法，通过其独特的运动模式和物理特征来刻画个体团队成员，从而实现对手术人员跨多次操作的长期跟踪与分析。为了应对诊所间差异的挑战，我们开发了一个泛化性重识别框架，该框架对3D点云序列进行编码，以捕捉每个人独特的形状和关节运动模式。我们的方法在真实临床数据上实现了 86.19% 的准确率，在不同环境之间迁移时仍保持 75.27% 的准确率——比现有方法提高了 12%。当用于增强无标记人员跟踪时，我们的方法将准确率提高了 50% 以上。通过在三个数据集上进行广泛验证并引入一种新颖的工作流程可视化技术，我们展示了我们的框架如何揭示手术团队动态和空间利用模式的新见解，推进了分析手术工作流程和团队协调的方法。