利用计算机视觉与人工智能创新提升心胸外科手术性能：一篇叙述性综述
计算机视觉与模式识别
2024-02-20 v1
摘要
当技术要求高且患者预后至关重要时，通过客观运动分析反馈来监控和提升手术技能的机会可能尤为有益。这篇叙述性综述综合了关于技术和非技术手术技能、协作任务表现以及姿态估计的研究，以阐明利用计算机视觉和人工智能创新推进心胸外科手术性能的新机遇。文章批判性地评估了这些技术创新可能为心胸外科社区带来的益处，并阐述了技术推广的障碍。与其他一些专科类似，心胸外科手术从嵌入数据采集技术的工具中获益的机会相对较少（例如机器人辅助腹腔镜手术）。在这种情况下，无需专用设备或标记即可在传统手术视野中进行运动跟踪的姿态估计技术展现出巨大潜力。利用模拟或真实手术过程的视频数据，这些工具可以：(1) 洞察外科医生职业生涯中专业知识和手术技能的发展；(2) 为受训外科医生提供关于改进领域的反馈；(3) 提供调查哪些技能方面可能与患者预后相关的机会，从而 (4) 指导培训或指导项目中应关注的手术技能方面。利用人工智能从专家手术评估者那里“学习”何为专业知识的分类器或评估算法，可进一步协助教育者判断受训者是否达到能力阈值。
引用
@article{arxiv.2402.11288,
title = {Enhancing Surgical Performance in Cardiothoracic Surgery with Innovations from Computer Vision and Artificial Intelligence: A Narrative Review},
author = {Merryn D. Constable and Hubert P. H. Shum and Stephen Clark},
journal= {arXiv preprint arXiv:2402.11288},
year = {2024}
}