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J-GLOBAL ID：201902271396216001   整理番号：19A1953714

エキスパートおよび初心者外科医の手運動のAIベース測定の実現可能性【JST・京大機械翻訳】

Feasibility of an AI-Based Measure of the Hand Motions of Expert and Novice Surgeons

著者 (9件)： Uemura Munenori (Department of Advanced Medical Initiatives, Faculty of Medical Sciences, Kyushu University, Fukuoka, Japan) ,  Tomikawa Morimasa (Department of Advanced Medical Initiatives, Faculty of Medical Sciences, Kyushu University, Fukuoka, Japan) ,  Miao Tiejun ( TAOS Institute, Tokyo, Japan) ,  Souzaki Ryota ( Department of Advanced Medicine and Innovative Technology, Kyushu University Hospital, Fukuoka, Japan) ,  Ieiri Satoshi ( Department of Advanced Medicine and Innovative Technology, Kyushu University Hospital, Fukuoka, Japan) ,  Akahoshi Tomohiko (Department of Advanced Medical Initiatives, Faculty of Medical Sciences, Kyushu University, Fukuoka, Japan) ,  Lefor Alan K. (Department of Advanced Medical Initiatives, Faculty of Medical Sciences, Kyushu University, Fukuoka, Japan) ,  Hashizume Makoto (Department of Advanced Medical Initiatives, Faculty of Medical Sciences, Kyushu University, Fukuoka, Japan) ,  Hashizume Makoto ( Department of Advanced Medicine and Innovative Technology, Kyushu University Hospital, Fukuoka, Japan)
資料名： Computational and Mathematical Methods in Medicine (Web)  (Computational and Mathematical Methods in Medicine (Web))
巻： 2018  ページ： Null  発行年： 2018年 
JST資料番号： U7693A  ISSN： 1748-670X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,エキスパートと初心者の手運動から導出されたパラメータが,3層カオスニューラルネットワークから成る人工知能システムを用いて,腹腔鏡外科的スキルレベルを正確かつ客観的に反映するかどうかを調べた。67人の外科医(23人の専門家と44人の初心者)が腹腔鏡的スキル評価作業を行い,一方,彼らの手の動きを磁気追跡センサを用いて記録した。以前の研究におけるスキルの尺度として評価した8つのパラメータをニューラルネットワークへの入力として用いた。神経回路網の最適化は,38人の外科医の訓練データセットによる7回の試行後に達成され,正確な判断率は0.99であった。残りの29人の外科医と前向きに働く神経回路網は,専門家と初心者の間を区別するために,79%の正しい判断率を有していた。結論として,著者らの人工知能システムは,未知のスキルレベルを持つ外科医の間で専門家と初心者の間を区別した。Copyright 2018 Munenori Uemura et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  最適化 ,  磁気 ,  腹腔鏡 ,  *外科学 ,  人工知能システム ,  センサ ,  神経回路網
準シソーラス用語： 訓練データ ,  カオスニューラルネットワーク ,  *外科医 ,  *初心者 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 手術  (GC07040B) ,  医学教育  (GA01040F) ,  人間機械系  (IB03000G) ,  腫ようの外科療法  (GE03033T)

引用文献 (16件)：

• M. Uemura, P. Jannin, M. Yamashita, M. Tomikawa, T. Akahoshi, S. Obata, R. Souzaki, S. Ieiri, M. Hashizume, "Procedural surgical skill assessment in laparoscopic training environments," International Journal for Computer Assisted Radiology and Surgery, vol. 11, no. 4, pp. 543-552, 2016.
• T. Mori, T. Kimura, M. Kitajima, "Skill accreditation system for laparoscopic gastroenterologic surgeons in Japan," Minimally Invasive Therapy & Allied Technologies, vol. 19, no. 1, pp. 18-23, 2010.
• J. Solis, N. Oshima, H. Ishii, N. Matsuoka, K. Hatake, A. Takanishi, "Towards understanding the suture/ligature skills during the training process using WKS-2RII," International Journal for Computer Assisted Radiology and Surgery, vol. 3, no. 3-4, pp. 231-239, 2008.
• G. Forestier, F. Lalys, L. Riffaud, B. Trelhu, P. Jannin, "Classification of surgical processes using dynamic time warping," Journal of Biomedical Informatics, vol. 45, no. 2, pp. 255-264, 2012.
• M. Uemura, M. Yamashita, M. Tomikawa, S. Obata, R. Souzaki, S. Ieiri, K. Ohuchida, N. Matsuoka, T. Katayama, M. Hashizume, "Objective assessment of the suture ligature method for the laparoscopic intestinal anastomosis model using a new computerized system," Surgical Endoscopy, vol. 29, no. 2, pp. 444-452, 2015.

タイトルに関連する用語 (7件)： エキスパート ,  初心者 ,  外科 ,  手 ,  運動 ,  AI ,  実現可能性