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Statistical modeling and recognition of surgical workflow

机译：统计建模和手术流程识别

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In this paper, we contribute to the development of context-aware operating rooms by introducing a novel approach to modeling and monitoring the workflow of surgical interventions. We first propose a new representation of interventions in terms of multidimensional time-series formed by synchronized signals acquired over time. We then introduce methods based on Dynamic Time Warping and Hidden Markov Models to analyze and process this data. This results in workflow models combining low-level signals with high-level information such as predefined phases, which can be used to detect actions and trigger an event. Two methods are presented to train these models, using either fully or partially labeled training surgeries. Results are given based on tool usage recordings from sixteen laparoscopic cholecystectomies performed by several surgeons.
机译：在本文中，我们通过引入一种新颖的方法来建模和监视手术干预的工作流程，为情境感知手术室的发展做出了贡献。我们首先提出一种多维干预的新表示形式，该干预是由随时间获取的同步信号形成的多维时间序列。然后，我们介绍基于动态时间规整和隐马尔可夫模型的方法来分析和处理此数据。这样就形成了将低级信号与高级信息（例如预定义阶段）结合在一起的工作流模型，这些信息可用于检测动作和触发事件。提出了两种方法来训练这些模型，方法是使用全部或部分标记的训练手术。结果是根据几位外科医生进行的十六次腹腔镜胆囊切除术的工具使用记录给出的。

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