Sensory-Glove-Based Open Surgery Skill Evaluation

Manual dexterity is one of the most important surgical skills, and yet there are limited instruments to evaluate this ability objectively. In this paper, we propose a system designed to track surgeons’ hand movements during simulated open surgery tasks and to evaluate their manual expertise. Eighteen participants, grouped according to their surgical experience, performed repetitions of two basic surgical tasks, namely single interrupted suture and simple running suture. Subjects’ hand movements were measured with a sensory glove equipped with flex and inertial sensors, tracking flexion/extension of hand joints, and wrist movement. The participants’ level of experience was evaluated discriminating manual performances using linear discriminant analysis, support vector machines, and artificial neural network classifiers. Artificial neural networks showed the best performance, with a median error rate of 0.61% on the classification of single interrupted sutures and of 0.57% on simple running sutures. Strategies to reduce sensory glove complexity and increase its comfort did not affect system performances substantially

In-vitro Force Assessments of an Autoclavable Instrumented Sternal Retractor

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Sviluppo e sperimentazione di un sistema basato su guanto sensorizzato per la valutazione oggettiva del training chirurgico

La simulazione e la valutazione oggettiva delle competenze tecniche in chirurgia costituiscono degli strumenti molto promettenti per potenziare il training dei chirurghi. Molti sistemi sono stati proposti dalla fine degli anni ‘90 a oggi, ma, nonostante la necessità di un’educazione “moderna”, l’inserimento della simulazione nel training chirurgico è ancora limitato. Non esistono sistemi universalmente accettati o riconosciuti come “gold standard”, e la mancanza riguarda soprattutto il training per la chirurgia open, più complessa da simulare e valutare oggettivamente rispetto alla chirurgia mini-invasiva. In questo contesto, il presente lavoro mostra lo sviluppo e la sperimentazione iniziale di un sistema per la valutazione delle performance tecniche nella simulazione in chirurgia open basato sull’uso di un guanto sensorizzato. Materiali e Metodi: È stato realizzato un guanto integrato con sensori di movimento (i.e. 14 sensori di piegamento ed una piattaforma inerziale a sei gradi di libertà) per registrare la flesso-estensione delle articolazioni delle dita (sensori di piegamento) e i movimenti globali della mano (sensori inerziali). Diciotto soggetti (9 “esperti” e 9 “novizi”) hanno partecipato alla fase sperimentale dello studio eseguendo, con il guanto indossato, due task inerenti alle tecniche di base per la chirurgia open: la sutura interrotta e la sutura continua. Le loro performance (20 esecuzioni per task per ogni soggetto) sono state registrate durante due giorni di misura al termine dei quali è stato somministrato un questionario per raccogliere l’opinione dei partecipanti in merito allo strumento di valutazione adottato nell’esperimento. Il sistema è stato validato dimostrando la sua affidabilità e la sua validità nel discriminare due diversi livelli di esperienza chirurgica. Per il primo task proposto è stato ricavato il tempo necessario a portare a termine l’esecuzione ed è stato calcolato il coefficiente di correlazione intraclasse (ICC) per valutare l’abilità di ogni esecutore nel ripetere e riprodurre lo stesso esercizio. Un’analisi statistica è stata condotta per determinare l’esistenza di differenze significative tra i due gruppi in termini di tempo, ripetibilità e riproducibilità. Con lo scopo di eseguire una classificazione automatica dell’esperienza dei partecipanti, è stato sviluppato un algoritmo di classificazione supervisionata in grado di assegnare ogni esecuzione dei due task chirurgici, e conseguentemente ogni soggetto, alla classe degli esperti o a quella dei novizi. Tre tipologie di classificatori (support vector machine, artificial neural network e linear discriminant analysis) e 41 combinazioni di sei feature sono state analizzate con lo scopo di ottenere la miglior configurazione in termini di accuratezza della classificazione. Per diminuire il costo computazionale del problema è stato sviluppato un algoritmo di selezione delle variabili con cui è stato individuato un sottoinsieme di sensori più significativi. Il risultato ottenuto è stato validato confrontando le performance del processo di classificazione considerando come input del problema sia tutti i sensori sia solo quelli selezionati. Risultati: I parametri studiati riflettono la precedente formazione dei soggetti: per il gruppo degli esperti, rispetto al gruppo dei novizi, il tempo necessario all’esecuzione è risultato minore (p-value<0,001) e la capacità di ripetere e riprodurre il task chirurgico analizzato è risultata superiore (rispettivamente: p-value=0,01; p-value<0,001). Il sistema ha presentato, in generale, una ripetibilità moderata (valore mediano dell’ICC pari a 0,64 per gli esperti e 0,53 per i novizi) ed un’elevata riproducibilità (valore mediano dell’ICC pari a 0,91 per gli esperti e 0,69 per i novizi). I risultati ottenuti grazie al questionario proposto hanno fornito un feedback positivo dei partecipanti. L’algoritmo di classificazione automatica sviluppato ha permesso di assegnare ad ogni esecuzione e ad ogni soggetto la corretta classe di appartenenza tra “esperto” e “novizio” per entrambi i task chirurgici (errore della classificazione dello 0%). Considerando i sensori individuati grazie all’algoritmo di selezione, l’errore della classificazione delle ripetizioni è risultato pari a 1,67% per il primo task e 1,11% per il secondo, e l’errore della classificazione dei soggetti è risultato pari allo 0%. Questi risultati hanno validato la possibilità di diminuire il costo computazionale del problema senza perdere l’accuratezza della classificazione. Discussione e conclusioni: L’esperienza iniziale descritta in questo lavoro conferma la validità e l’affidabilità del sistema sviluppato e la sua capacità di valutare oggettivamente ed automaticamente l’abilità tecnica psicomotoria di un chirurgo. I risultati positivi, seppur preliminari, pongono le basi per un progetto più complesso di simulazione per la chirurgia open

Feasibility of Commercial Resistive Flex Sensors for Hand Tracking Applications

Human hand is a masterpiece of mechanical complexity, and the measure of its motion capabilities can be a challenging matter. Currently, these measures are generally performed by standard-gold techniques which mostly rely on video-based systems, advantageously effective, but disadvantageously expensive and time-consuming. To overcome such limitations, different researchers have been proposing different and new technologies aimed at tracking the posture and motions of the hand. Unfortunately, these technologies are, for the most part, not commercially available, being based on prototypes of sensors. In such a frame, however, commercial resistive flex sensors can be considered as an off-the-shelf valid technological solution for those who want to realize a cost-effective tracking system of both fingers and wrist. These sensors have been already used and investigated by researchers but, as far as we know, no comprehensive investigation about their mechanical-electrical transduction and feasibility capabilities are reported. This work intends to fill this lack

Evaluating the influence of subject-related variables on EMG-based hand gesture classification

In this study we evaluated the effect of subjectrelated variables, i.e. hand dominance, gender and experience in using, on the performances of an EMG-based system for virtual upper limb and prosthesis control. The proposed system consists in a low density EMG sensors arrangement, a purpose-built signal-conditioning electronic circuitry and a software able to classify the gestures and to replicate them via avatars. The classification algorithm was optimized in terms of feature extraction and dimensionality reduction. In its optimal configuration, the system allows to accurately discriminate five different hand gestures (accuracy = 88.85 ± 7.19%). Statistical analysis demonstrated no significant difference in classification accuracy related to hand-dominance (handedness) and to gender. In addition, maximum accuracy in dominant hand is achieved since first use of the system, whilst accuracy in classifying gestures of the non-dominant hand significantly increases with experience. These results indicate that this system can be potentially used by every trans-radial upper-limb amputee for virtual/real limb control

Resistive flex sensors: a survey

Resistive flex sensors can be used to measure bending or flexing with relatively little effort and a relativelylow budget. Their lightness, compactness, robustness, measurement effectiveness and low power consumption make these sensors useful for manifold applications in diverse fields. Here, we provide a comprehensive survey of resistive flex sensors, taking into account their working principles, manufacturing aspects, electrical characteristics and equivalent models, useful front-end conditioning circuitry, and physic-bio-chemical aspects. Particular effort is devoted to reporting on and analyzing several applications of resistive flex sensors, related to the measurement of body position and motion, and to the implementation of artificial devices. In relation to the human body, we consider the utilization of resistive flex sensors for the measurement of physical activity and for the development of interaction/interface devices driven by human gestures. Concerning artificial devices, we deal with applications related to the automotive field, robots, orthosis and prosthesis, musical instruments and measuring tools. The presented literature is collected from different sources, including bibliographic databases, company press releases, patents, master’s theses and PhD theses