Implementation of machine learning methods to understand surgical residents' skill levels through their hand movements generated by computer-based simulation training environments
Cerrahi asistanların beceri düzeylerinin anlaşılması amacıyla bilgisayar tabanlı simülasyon eğitim ortamlarının oluşturduğu el hareketleri verisine makine öğrenme yöntemlerinin uygulanması
- Tez No: 811867
- Danışmanlar: PROF. DR. NERGİZ ÇAĞILTAY, DR. ÖĞR. ÜYESİ DAMLA TOPALLI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Atılım Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tıp disiplinleri, yeni teknolojilerin gelişimine paralel olarak kendi mevcut karmaşık yapısı içinde büyük zorluklar yaşamaktadır. Klasik yaklaşımlar, adaptasyon sürecine girerek modern çözümlere evrilmekte hatta bazıları tamamen geçerliliğini yitirmektedir. Sıradan bir açık ameliyatın doğal olarak ortaya çıkan komplikasyonları, minimal invaziv ameliyatların gelişmesine yol açmıştır. Minimal invaziv cerrahi ile istenen vücut bölgesine ulaşmak için gerekli aletler yardımıyla, küçük kesiler açılarak vücuttaki boşluklar kullanılır veya yenisi oluşturulur. Böylece daha az kesi ve doku hasarı sayesinde hastanın da daha hızlı ve rahat bir iyileşme süreci geçirmesi amaçlanır. Bununla birlikte, ilgili cerrahi işlemlerin eğitim programlarında hala çeşitli sorunlar bulunmaktadır. Örneğin, cerrahi beceri düzeylerinin tanımlanması ve objektif olarak ölçülmesi zorlu bir süreçtir. Bu bağlamda, öncelikle cerrahi beceri düzeyi sınıflandırma yaklaşımlarını daha iyi anlamak için sistematik bir derleme çalışması yapılmıştır. Daha sonra deneysel bir çalışmada sanal gerçeklik ortamları aracılığıyla elde edilen el hareket verileri kullanılarak orta ve acemi cerrahi becerilerin önceki sınıflandırma çabalarına göre daha yüksek doğrulukla sınıflandırılması amaçlanmaktadır. Sonuçlar, yeniden üretilebilir uyarlanmış bir çerçeveye dayalı olarak farklı veri mühendisliği teknikleri kullanılarak sınıflandırmanın daha iyi hale getirilmesinin mümkün olduğunu göstermektedir. Gelecekte bu araştırma çalışmasını, uygun bir araç seti, veri bilimi muhakemesinin üzerine inşa edilen yazılım mühendisliği çabaları ve muhtemel yenilikçi makine öğrenimi yaklaşımları ile herhangi bir sanal ortama uyarlamanın mümkün olduğuna inanılmaktadır.
Özet (Çeviri)
Medical disciplines have been experiencing big challenges in its existing complex nature, parallel with the development of the new technologies. Classical approaches evolve into modern solutions in the adaptation process even some are becoming completely obsolete. The natural complications of an ordinary open surgery directed this evolution towards the term minimally invasive operations. Minimally invasive surgery (MIS), as a general term, uses or creates cavity in the body to reach the desired body part by using necessary tools. The aim is to give less pain to the patient by keeping less incision and tissue damage. However, there are still several problems for the education programs of related surgical procedures. For instance, defining and objectively measuring the surgical skill levels is a challenging process. In this regard, first a systematic review study is conducted to better understand the surgical skill level classification approaches. Afterwards, it is aimed to classify intermediate and novice surgical skills with higher accuracy compared to the previous classification efforts using any possible hand movement-oriented data gathered through virtual reality environments in an experimental study. The results show that it is possible to improve the classification more using different data engineering techniques based on a reproducible adapted framework. It is believed that, in the future, it is possible to adapt this research study effort to any virtual environment with a proper set of tools, the applicable software engineering efforts on top of data science discernment, as well as possible innovative machine learning approximations.
Benzer Tezler
- New algorithms and techniques for microprocessor-controlled PWM induction drives
Başlık çevirisi yok
OSMAN KÜKRER
Doktora
İngilizce
1987
Orta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- A Decision support system for planning standby garbage collection trucks
Yedek çöp toplama kamyonlarının planlanması için bir karar destek sistemi
GÜLSER HACISALİHOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Orta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Design and implementation of an automated examination system
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA TÜTÜNCÜ
Yüksek Lisans
İngilizce
1987
Orta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...