基于EEG的虚拟手术训练系统的评价

虚拟手术训练模拟器的应用解决了原有的手术技能训练存在的训练资源紧张、训练成本高等问题,但也存在训练形式多种多样、评价体系不够完整等问题。利用自主研发的胸腔镜手术训练系统,针对箱式训练(BOX)、虚拟现实(VR)、增强现实(AR)、混合现实(MR)四种训练方式,根据原有的定性指标和定量指标进行评价,并通过熵值法得出任务得分的函数模型。研究表明,MR对提升医生的双手操作技能效率最高;同时,利用线性判别分析(LDA)将基于脑电节律的评价指标和传统的评价指标进行对比,对新手和专家判断的准确率提升15%;对比新手和专家在不同脑电节律的能量地形图,可以看出明显的区别。利用随机森林(RF)算法对分类进行再次验证,结果表明,基于脑电节律的区分指标比传统的客观评价指标的准确率提升15个百分点。这说明基于脑电节律的评价指标的模型达到较为稳健的分类标准。