基于增强现实的手术导航中追踪不确定性的可视化

文献标题

Visualization of Tracking Uncertainty in AR-based Surgical Guidance

出版信息

• 主题领域: 基于增强现实（AR）的手术引导与不确定性可视化。
• 关键词: 增强现实，手术引导，不确定性可视化，跟踪误差，锥体可视化，圆形可视化，仪表盘可视化，颜色可视化，基于AR的钻孔，用户信心。

背景与问题

• 问题/挑战: 基于AR的手术系统中的跟踪误差可能导致虚拟叠加与物理环境之间的错位，从而影响精度和可靠性。当前提高跟踪精度的解决方案通常需要昂贵的硬件或复杂的校准过程，这在手术工作流程中并不实用。
• 重要性: 解决跟踪不确定性对于提高手术精度、减少并发症以及改善患者结果至关重要。不确定性可视化可以帮助外科医生调整策略并提高任务表现。
• 动机与相关工作: 先前的研究表明，在自动驾驶和预测等领域中，不确定性可视化可以改善决策和信任。然而，目前对不确定性可视化对AR引导的手术任务（特别是工具跟踪和操作）的影响了解有限。

解决方案

• 提出的方法: 针对基于AR的手术钻孔任务，开发并评估四种不确定性可视化技术（锥体、圆形、仪表盘、颜色）。
• 创新点:
  1. 设计了四种专为基于AR的手术钻孔任务定制的不确定性可视化技术。
  2. 提供了实验证据表明不确定性可视化可以提高钻孔精度、信任和信心。
  3. 提出了将不确定性可视化集成到AR手术系统中的建议。
• 研究过程与关键技术:
  • 研究分为两部分：第一部分涉及24名非专业参与者，第二部分涉及4名外科医生。
  • 引入模拟跟踪误差以评估可视化对任务表现的影响。
  • 收集并分析了客观指标（如钻孔精度、任务完成时间）和主观指标（如信任、信心、偏好）。

结果

• 具体发现:
  • 不确定性可视化使非专业参与者的钻孔精度提高了24%，外科医生提高了28%。
  • 任务完成时间分别增加了76%（非专业参与者）和196%（外科医生）。
  • 锥体和圆形可视化是最有效且最受欢迎的技术。
• 相较基线的优势:
  • 所有可视化技术相比基线（无可视化）均减少了跟踪误差，其中锥体和圆形的精度提升最大。
  • 锥体显著提高了整体钻孔精度，而圆形在目标点处最小化了跟踪误差。
• 实验/评估:
  • 实验1：24名非专业参与者在五种条件下（无可视化、锥体、圆形、仪表盘、颜色）完成了480次试验。
  • 实验2：4名外科医生在相同条件下使用模拟膝骨完成了80次试验。
  • 客观指标：总附加误差、引导偏差、真实值偏差、任务完成时间。
  • 主观指标：信任、信心、易用性、偏好排名。
• 局限性与未来工作:
  • 模拟的跟踪误差未受到用户行为的影响，这让部分参与者感到沮丧。
  • 结合多种可视化（如锥体与颜色）可能提供互补优势，但需谨慎设计以避免认知过载。
  • 研究仅包括4名外科医生，需更大规模的专家群体验证结果。
  • 未来研究应探索实时不确定性计算、自适应可视化以及认知负荷评估。

总结

本研究评估了四种不确定性可视化技术（锥体、圆形、仪表盘、颜色）在基于AR的手术钻孔任务中的应用。结果表明，不确定性可视化提高了钻孔精度（24–28%），增强了用户信心和信任，但也增加了任务完成时间。锥体和圆形是最有效且最受欢迎的可视化技术。研究结果强调了将不确定性可视化集成到AR手术系统中的重要性，尤其推荐锥体技术用于传达整个轨迹的不确定性。未来工作应探索实时不确定性计算、组合可视化以及更大规模的外科医生验证。