Development of a new technique for objective assessment of gestures in mini-invasive surgery

Una de las tareas más complicadas durante la enseñanza en cirugía consiste en explicarles a los estudiantes cuáles son las magnitudes óptimas de las fuerzas y los torques, al momento de guiar el instrumento durante la operación. Este problema obtiene mayor trascendencia en el campo de la cirugía mini-invasiva (MIS), donde se pierde la percepción de profundidad y se reduce el campo visual. Debido a esto, la evaluación de habilidades quirúrgicas, asociadas a este campo, se convierte en un punto crítico en el proceso de aprendizaje. Hoy en dia, esta evaluación se realiza mediante la observación de cirujanos expertos en diferentes salas de operación, haciendo evidente los problemas de subjetividad en los resultados, dependiendo del entrenador a cargo de la tarea. Investigaciones alrededor del mundo se han enfocado en el desarrollo de nuevas técnicas de evaluación automáticas, con el fin de brindar una realimentación objetiva durante el proceso de aprendizaje. De esta manera, la primera parte de este trabajo de tesis describe un nuevo método de clasificación de gestos médicos 3D basado en modelos biomecánicos (cinemáticos). Este nuevo enfoque permite analizar los gestos médicos, en relación con la suavidad y calidad de los movimientos, asociados a las tareas realizadas durante el entrenamiento médico. La clasificación de gestos, es entonces, lograda usando una parametrización de longitud de arco con el fin de calcular la curvatura para cada trayectoria. Las ventajas del método están orientadas principalmente a la independencia del tiempo y de la localización espacial y a la simplificación del problema estudiado. Este estudio involucra diversos gestos realizados repetidamente por diferentes participantes, cuyos datos fueron adquiridos por 3 dispositivos diferentes. La segunda parte de este trabajo se enfoca en una técnica de clasificación basada tanto en datos cinemáticos como dinámicos. En primer lugar, se implementó una expresión empírica entre la geometría del movimiento y los datos cinemáticos con el fin de calcular una variable diferente llamada Velocidad Afín. Los experimentos desarrollados en este trabajo muestran la naturaleza constante de esta característica en gestos médicos básicos. De la misma forma, los resultados muestran que una adecuada clasificación es lograda con base en esta implementación. Finalmente, los parámetros encontrados en los experimentos previos fueron tomados en cuenta para estudiar movimientos más complejos. Así, la velocidad afín fue usada para realizar la segmentación de tareas de tomar y soltar y la etapa de clasificación se implementó usando el cálculo de la energía para cada segmento. Los últimos experimentos de este trabajo fueron desarrollados usando seis cámaras de video y un instrumento laparoscópico. La posición 3D del efector final fue registrada, para cada participante, usando el software Motive OptiTrack y se utilizaron marcadores reflectivos instalados sobre el laparóscopo. Por otra parte, las medidas de fuerza y torque fueron adquiridas usando sensores de fuerza y torque atados al instrumento y localizados entre la punta del instrumento y la manija de la herramienta con el fin de capturar la interacción entre el participante y el material manipulado. Los resultados asociados a estos experimentos muestran una correlación entre los valores de energía y las habilidades quirúrgicas de los participantes involucrados en los experimentos.

• Autores: Cifuentes Quintero, Jenny Alexandra
• Tipo de recurso: Doctoral thesis
• Fecha de publicación: 2015
• Institución: Universidad Nacional de Colombia
• Repositorio: Universidad Nacional de Colombia
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unal.edu.co:unal/54881
• Acceso en línea: https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/54881; http://bdigital.unal.edu.co/50097/
• Palabra clave: 37 Educación / Education; 61 Ciencias médicas; Medicina / Medicine and health; 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering; A!ne Velocity; Curvature Analysis; Dynamic Arc Length Warping; Energy; Gesture Classification; Hand Motion Tracking; One-Sixth Power Law; Segmentation; Clasificación de Gestos; Energía; Ley de Potencia Un-Sexto; Segmentación; Seguimiento del Movimiento de la Mano; Análisis de Curvatura
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