WetCat: Automating Skill Assessment in Wetlab Cataract Surgery Videos

要約

体系的な外科的訓練の需要の高まりを満たすために、WetLab環境は眼科における実践的な実践のために不可欠なプラットフォームになりました。
しかし、従来のウェットラブトレーニングは、労働集約的で、時間がかかり、しばしば変動の影響を受ける手動パフォーマンス評価に大きく依存しています。
コンピュータービジョンの最近の進歩は、自動化されたスキル評価のための有望な手段を提供し、外科教育の効率と客観性の両方を高めます。
眼科外科データセットの顕著な進歩にもかかわらず、既存のリソースは主に実際の手術または孤立したタスクに焦点を当てており、制御されたウェットラブ設定での包括的なスキル評価をサポートすることに至りません。
これらの制限に対処するために、自動化されたスキル評価のために特別にキュレーションされたWetLab白内障手術ビデオの最初のデータセットであるWetCatを紹介します。
Wetcatは、人工的な目で研修生が行う手術の高解像度記録で構成されており、包括的な位相注釈と重要な解剖学的構造のセマンティックセグメンテーションを特徴としています。
これらの注釈は、標準化された外科的スキル評価フレームワークを順守している、重要なカプセロヘキシスおよび水晶体乳房化段階でのスキル評価を促進するために細心の注意を払って設計されています。
これらの重要なフェーズに焦点を当てることにより、WetCatは、確立された臨床指標に合わせた解釈可能なAI駆動型評価ツールの開発を可能にします。
このデータセットは、客観的でスケーラブルな外科教育を進めるための強力な基盤を築き、眼科トレーニングにおける自動ワークフロー分析とスキル評価のための新しいベンチマークを設定します。
データセットと注釈は、Synapse https://www.synapse.org/synapse:syn66401174/filesで公開されています。

要約(オリジナル)

To meet the growing demand for systematic surgical training, wetlab environments have become indispensable platforms for hands-on practice in ophthalmology. Yet, traditional wetlab training depends heavily on manual performance evaluations, which are labor-intensive, time-consuming, and often subject to variability. Recent advances in computer vision offer promising avenues for automated skill assessment, enhancing both the efficiency and objectivity of surgical education. Despite notable progress in ophthalmic surgical datasets, existing resources predominantly focus on real surgeries or isolated tasks, falling short of supporting comprehensive skill evaluation in controlled wetlab settings. To address these limitations, we introduce WetCat, the first dataset of wetlab cataract surgery videos specifically curated for automated skill assessment. WetCat comprises high-resolution recordings of surgeries performed by trainees on artificial eyes, featuring comprehensive phase annotations and semantic segmentations of key anatomical structures. These annotations are meticulously designed to facilitate skill assessment during the critical capsulorhexis and phacoemulsification phases, adhering to standardized surgical skill assessment frameworks. By focusing on these essential phases, WetCat enables the development of interpretable, AI-driven evaluation tools aligned with established clinical metrics. This dataset lays a strong foundation for advancing objective, scalable surgical education and sets a new benchmark for automated workflow analysis and skill assessment in ophthalmology training. The dataset and annotations are publicly available in Synapse https://www.synapse.org/Synapse:syn66401174/files.

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