11、外科数据科学：新兴趋势与未来路径

外科数据科学：新兴趋势与未来路径

1. 外科数据科学中的数据采集

在外科数据科学（SDS）这一快速发展的领域，数据采集既面临着独特挑战，也蕴含着诸多机遇。由于手术信息的敏感性以及数据收集环境的复杂性，收集手术数据颇具挑战。时间限制、数据隐私和安全保障的必要性，进一步增加了这一过程的复杂性。尽管如此，有效的数据采集对于SDS模型和工具的开发与验证至关重要。

以下是SDS研究中常用的数据采集技术：
- 内窥镜摄像头数据 ：是SDS中的主要技术，可提供手术过程的高分辨率内部视图，对阶段识别、视频检索和分割任务至关重要。
- 外部摄像头 ：用于捕捉外部手术环境，为手术室实例分割等任务提供数据。
- 运动学数据 ：通过捕捉手术器械和外科医生手部的运动与位置，为技能评估和手势识别提供有价值的数据。
- 多模态感官数据 ：收集包括音频、视频和触觉反馈在内的多模态感官数据，有助于全面分析手术过程。
- 眼动追踪摄像头 ：用于识别外科医生在手术过程中的注意力焦点，对认知负荷评估和改进手术培训方法至关重要。
- 头戴式显示器 ：通常提供广泛的传感器数据，可用于术中。
- 心率变异性（HRV） ：反映外科医生的生理状态，有助于评估手术过程中的压力水平和身体需求。

这些数据采集技术能够收集多样化和复杂的数据集，为SDS研究奠定基础。通过这些方法收集的数据丰富多样，使研究人员