लैप्रोस्कोपिक सर्जरी प्रशिक्षण के लिए कंप्यूटर दृष्टि तकनीकें

श्रोणि लैप्रोस्कोपी के लिए निदान और उपचार प्रक्रिया - मणिपाल अस्पताल (जून 2019).

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एक यूपीएम समूह समेत यूरोपीय शोधकर्ताओं की एक टीम वर्तमान में लैप्रोस्कोपिक वीडियो आकलन के आधार पर प्रशिक्षण तकनीकों और सर्जिकल मूल्यांकन के विकास पर काम कर रही है।

यूनिवर्सिडैड पॉलिटिकिनिका डी मैड्रिड (यूपीएम) में बायोमेडिकल इंजीनियरिंग और टेलीमेडिसिन समूह के शोधकर्ता जेसुस यूसन न्यूनतम आक्रमणकारी केंद्र, डेल्फ़्ट यूनिवर्सिटी ऑफ टेक्नोलॉजी और टेक्नोलॉजी के विकास में लीडेन यूनिवर्सिटी मेडिकल सेंटर के साथ-साथ सिमुलेशन में सर्जन की अधिक निष्पक्ष मूल्यांकन प्रक्रियाओं को करने के लिए भाग ले रहे हैं। वातावरण। इस संदर्भ में, शोधकर्ताओं ने ईवीए ट्रैकिंग सिस्टम विकसित किया है, जो शल्य चिकित्सा उपकरणों की एक ट्रैकिंग प्रणाली है जो एक सिम्युलेटर के भीतर वाद्ययंत्र आंदोलनों के अध्ययन और मूल्यांकन को सक्षम बनाता है, यह प्रणाली सर्जिकल विशेषज्ञता के लिए उद्देश्य माप का मुख्य स्रोत बन गई है।

सेंसर के आधार पर अन्य ट्रैकिंग सिस्टम के विपरीत, ईवीए केवल एंडोस्कोपिक कैमरा छवि का उपयोग करके लैप्रोस्कोपिक उपकरणों के स्थानिक स्थान को प्राप्त करने के लिए कंप्यूटर दृष्टि तकनीकों का उपयोग करता है। ये विशेषताएं परिणामस्वरूप कम लागत वाली पोर्टेबल ट्रैकिंग प्रणाली देती हैं जिन्हें वाद्य संशोधन की आवश्यकता नहीं होती है। इसके अलावा, यह प्रणाली सिम्युलेटर में एक सर्जन की विशेषज्ञता की सटीक भविष्यवाणी करने में सक्षम है।

लैप्रोस्कोपिक सर्जरी हमें पोस्ट ऑपरेटिव आघात को कम करने और मरीजों की तेजी से वसूली का पक्ष लेने की अनुमति देती है। आवश्यक कौशल का प्रशिक्षण जटिल है और सर्जन को मॉनिटर के माध्यम से और आंतरिक शरीर के साथ शारीरिक संपर्क के बिना अप्रत्यक्ष सर्जरी सीखनी है। दुर्घटनाओं को रोकने के लिए जो रोगियों को जोखिम में डाल सकते हैं, ऐसे वातावरण विकसित करना आवश्यक है जो सर्जन को ऑपरेटिंग रूम के बाहर कौशल हासिल करने की अनुमति दें। इसका एक उदाहरण भौतिक और आभासी दोनों सिमुलेटर हैं।

यूपीएम शोधकर्ताओं द्वारा विकसित शल्य चिकित्सा उपकरणों के लिए निगरानी प्रणाली को मान्य करने के लिए इन सिमुलेटर में से एक परीक्षण वातावरण के रूप में उपयोग किया गया था। प्राप्त उपायों से, ईवीए ट्रैकिंग सिस्टम विभिन्न उद्देश्य मूल्यांकन मीट्रिक का अनुमान लगा सकता है जैसे सिमुलेशन कार्य में शल्य चिकित्सा विशेषज्ञता। ये मीट्रिक, उदाहरण के लिए, कुल यात्रा पथ, गति, औसत त्वरण, मात्रा कब्जा या गति चिकनीता हैं।

ईवीए ट्रैकिंग सिस्टम के विकास के अलावा, अब तक इस क्षेत्र में किए गए शोध ने लैप्रोस्कोपिक भौतिक सिम्युलेटर के एकीकरण और लैप्रोस्कोपिक सर्जन के साथ इसका उपयोग करने का वर्णन किया है। सबसे पहले, शोधकर्ताओं ने दिखाया कि अनुमानित मीट्रिक हमें नौसिखिया और विशेषज्ञ सर्जन की विशेषज्ञता को समझने और अन्य ऑप्टिकल ट्रैकिंग सिस्टम द्वारा प्राप्त किए गए उल्लिखित मीट्रिक के सहसंबंध को स्थापित करने की अनुमति देते हैं। दूसरा, मेट्रिक्स डेटा का इस्तेमाल क्लासिफायर को प्रशिक्षित करने के लिए किया गया था जो कि सिमुलेटर में एक सर्जन के कौशल को 83.3% की सफलता दर के साथ भविष्यवाणी करता है। यह परिणाम सर्जन के पिछले अनुभव और सिमुलेशन कार्य करने के बीच प्रत्यक्ष सहसंबंध दिखाता है।

आज, ईवीए सिस्टम को एक ऐसे एप्लिकेशन में शामिल किया गया है जो हमें उनकी प्रगति की निगरानी करते समय सर्जन के डेटा को स्टोर और प्रबंधित करने की अनुमति देगा। इसके अलावा, शोधकर्ता वर्चुअल सिमुलेशन वातावरण या केटी यूरोपीय परियोजना के ढांचे के भीतर गंभीर खेलों के लिए ईवा को नियंत्रण उपकरण के रूप में शामिल करने के लिए काम कर रहे हैं।