WetCat：实现在湿实验室白内障手术视频中的自动技能评估

为满足对系统化手术培训日益增长的需求，湿实验室环境已成为眼科实践培训中不可或缺的平台。然而，传统的湿实验室培训严重依赖人工绩效评估，这既费力又耗时，且常常存在变异性。计算机视觉的最新进展为自动技能评估提供了有前景的途径，提升了外科教育的效率和客观性。尽管眼科手术数据集取得了显著进展，但现有资源主要关注真实手术或孤立任务，未能支持在受控湿实验室环境中进行全面的技能评估。为弥补这些不足，我们推出了 WetCat，这是首个专门为自动技能评估而策划的湿实验室白内障手术视频数据集。WetCat 包含受训者在人工眼球上进行手术的高分辨率记录，具有全面的阶段标注和关键解剖结构的语义分割。这些标注经过精心设计，旨在促进在关键的前囊膜切开和超声乳化阶段的技能评估，遵循标准化的外科技能评估框架。通过聚焦这些关键阶段，WetCat 能够开发与既定临床指标一致的可解释的 AI 驱动评估工具。该数据集为推进客观、可扩展的外科教育奠定了坚实基础，并为眼科培训中的自动工作流程分析和技能评估设立了新的基准。该数据集和标注在 Synapse 上公开发布。