A simulation-based training system for surgical wound debridement

A simulation-based training system for surgical wound debridement was developed and comprises a multimedia introduction, a surgical simulator (tutorial component), and an assessment component. The simulator includes two PCs, a haptic device, and mirrored display. Debridement is performed on a virtual leg model with a shallow laceration wound superimposed. Trainees are instructed to remove debris with forceps, scrub with a brush, and rinse with saline solution to maintain sterility. Research and development issues currently under investigation include tissue deformation models using mass-spring system and finite element methods; tissue cutting using a high-resolution volumetric mesh and dynamic topology; and accurate collision detection, cutting, and soft-body haptic rendering for two devices within the same haptic space.

Computer Based Training Authors' and Designers' training. 'Formación asistida por ordenador para autores y diseñadores'.

Resumen basado en el de la publicación

The design of an economically viable large-scale computer based education system /

"February, 1969"

Activity codes, organizational codes and definitions used in extramural programs : A computer-based information system on the extramural programs of NIH.

NIH manual issuance 4101.

Learner centred control in computer based training

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Proposing the deep dynamic Bayesian network as a future computer based medical system

The development of new learning models has been of great importance throughout recent years, with a focus on creating advances in the area of deep learning. Deep learning was first noted in 2006, and has since become a major area of research in a number of disciplines. This paper will delve into the area of deep learning to present its current limitations and provide a new idea for a fully integrated deep and dynamic probabilistic system. The new model will be applicable to a vast number of areas initially focusing on applications into medical image analysis with an overall goal of utilising this approach for prediction purposes in computer based medical systems.

virtX - Ein rechnergestütztes System zum Training des intraoperativen Einsatzes eines mobilen Bildverstärkers

Hintergrund und Fragestellung: Die korrekte intraoperative Positionierung und Einstellung eines mobilen Bildverstärkers (auch C-Bogen) kann zurzeit theoretisch mit Hilfe von Lehrbüchern erlernt, am Gerät selbst aber nur ohne visuelle Rückmeldung, d.h. ohne ein zur Ausrichtung korrespondierendes Röntgenbild, trainiert werden. Hieraus ergibt sich die Fragestellung, inwiefern das Training der Handhabung und richtigen Einstellung des C-Bogens in verschiedenen Operationsszenarien durch ein C-Bogen Simulationssystem als Teil eines CBT-Systems (Computer Based Training) unterstützt werden kann. Methoden: In Kooperation mit Ärzten aus Unfallchirurgie und Radiologie wurde das computer-basierte Trainingssystem virtX entwickelt. virtX kann dem Nutzer verschiedene Aufgaben zur Einstellung eines C-Bogens stellen und die Ausführung und das Ergebnis bewerten. Die Aufgaben können mit Hilfe eines Autorensystems erstellt und vom Trainierenden in verschiedenen Modi erfüllt werden: im rein virtuellen Modus oder im kombinierten virtuell-realen Modus. Im rein virtuellen Modus steuert der Nutzer den virtuellen C-Bogen in einem virtuellen OP-Saal mittels einer grafisch-interaktiven Benutzungsoberfläche. Im virtuell-realen Modus hingegen wird die Ausrichtung eines realen C-Bogens erfasst und auf den virtuellen C-Bogen übertragen. Während der Aufgabenerfüllung kann der Benutzer zu jeder Zeit ein realitätsnahes, virtuelles Röntgenbild erzeugen und dabei alle Parameter wie Blendenstellung, Röntgenintensität, etc. wie bei einem realen C-Bogen steuern. virtX wurde auf einem dreitägigen Kurs für OP-Personal mit 120 Teilnehmern eingesetzt und auf der Basis von Fragebögen evaluiert. Ergebnisse: Von den Teilnehmern gaben 79 einen ausgefüllten Evaluations-Fragebogen ab. Das Durchschnittsalter der 62 weiblichen und 15 männlichen Teilnehmer (zwei o.A.) lag bei 34 ± 9 Jahren, die Berufserfahrung bei 8,3 ± 7,6 Jahren. 18 Personen (23%) gaben an, gelegentlich mit einem C-Bogen zu arbeiten, 61 (77%) arbeiteten regelmäßig damit. Über 83% der befragten Teilnehmer empfanden virtX als eine sinnvolle Ergänzung zur herkömmlichen Ausbildung am C-Bogen. Das virtuelle Röntgen wurde mit einer Zustimmung von 91% der befragten Teilnehmer als besonders wichtig für das Verständnis der Arbeitsweise eines C-Bogens beurteilt. Ebenso erhielt der kombinierte virtuell-reale Modus mit 84% Zustimmung einen vergleichsweise hohen Stellenwert. Schlussfolgerung: Die Befragung zeichnet ein positives Bild der Akzeptanz des virtX-System als substanzielle Ergänzung zur herkömmlichen Ausbildung am C-Bogen.

The Conception of Creation of Integrated Development Environment for Computer Training Systems

The various questions of creation of integrated development environment for computer training systems are considered in the given paper. The information technologies that can be used for creation of the integrated development environment are described. The different didactic aspects of realization of such systems are analyzed. The ways to improve the efficiency and quality of learning process with computer training systems for distance education are pointed.

Open source computer-vision based guidance system for UAVs on-board decision making

The use of UAVs for remote sensing tasks; e.g. agriculture, search and rescue is increasing. The ability for UAVs to autonomously find a target and perform on-board decision making, such as descending to a new altitude or landing next to a target is a desired capability. Computer-vision functionality allows the Unmanned Aerial Vehicle (UAV) to follow a designated flight plan, detect an object of interest, and change its planned path. In this paper we describe a low cost and an open source system where all image processing is achieved on-board the UAV using a Raspberry Pi 2 microprocessor interfaced with a camera. The Raspberry Pi and the autopilot are physically connected through serial and communicate via MAVProxy. The Raspberry Pi continuously monitors the flight path in real time through USB camera module. The algorithm checks whether the target is captured or not. If the target is detected, the position of the object in frame is represented in Cartesian coordinates and converted into estimate GPS coordinates. In parallel, the autopilot receives the target location approximate GPS and makes a decision to guide the UAV to a new location. This system also has potential uses in the field of Precision Agriculture, plant pest detection and disease outbreaks which cause detrimental financial damage to crop yields if not detected early on. Results show the algorithm is accurate to detect 99% of object of interest and the UAV is capable of navigation and doing on-board decision making.