アフィン速度とエネルギーを使用したジェスチャーセグメンテーションと分類

ハンドジェスチャーの特性評価と分析は、ヒューマンコンピューターの相互作用、マシンビジョンと制御、および医療ジェスチャー認識における重要な数のアプリケーションを備えたタスクに挑戦しています。具体的には、数人の研究者が医療訓練のための外科的スキルの客観的評価方法を開発しようとしました。その結果、専門家と初心者の類似性と相違点の適切な選択と抽出が、この分野で重要な課題となっています。特に、これらの作品のいくつかは、手術中に実行される人間の動きが一定のアフィン速度軌跡のシーケンスとして説明できることを示しています。この記事では、アフィン速度を使用して医療用手の動きをセグメント化し、セグメントで計算された機械的エネルギーを分析して外科的スキルを比較する方法を示します。機器エンドエフェクターの位置と方向は、6つのビデオ写真カメラによって決定されます。さらに、2つの腹腔鏡機器は、ツールに適用される力とトルクを同時に測定できます。最後に、これらの実験の結果を報告し、手順中に消散した機械的エネルギー値と外科的スキルの間に相関を提示します。

The characterization and analysis of hand gestures are challenging tasks with an important number of applications in human-computer interaction, machine vision and control, and medical gesture recognition. Specifically, several researchers have tried to develop objective evaluation methods of surgical skills for medical training. As a result, the adequate selection and extraction of similarities and differences between experts and novices have become an important challenge in this area. In particular, some of these works have shown that human movements performed during surgery can be described as a sequence of constant affine-speed trajectories. In this article, we will show that affine speed can be used to segment medical hand movements and present how the mechanical energy computed in the segment is analyzed to compare surgical skills. The position and orientation of the instrument end effectors are determined by six video photographic cameras. In addition, two laparoscopic instruments are capable of measuring simultaneously the forces and torques applied to the tool. Finally, we will report the results of these experiments and present a correlation between the mechanical energy values, dissipated during a procedure, and the surgical skills.