Simulador ProMIS
ProMIS es una plataforma de realidad mezclada para el entrenamiento de médicos en procedimientos de cirugías de mínima invasión. Este sistema cuenta con un maniquí, al cual se le inserta en la base un conjunto de herramientas, las cuales el usuario puede observar en una cámara montada en su interior, mientras una computadora realiza tareas de rotación de cámara y genera escenas gráficas en 3D, reemplazando la secuencia de video. Los estudiantes introducen los instrumentos dentro del modelo del abdomen, donde un ambiente controlado de iluminación es encendido, de tal manera que las paredes muestran luces de colores.
El simulador es capaz de seguir el movimiento de hasta 5 instrumentos quirúrgicos, de los cuales dos corresponden al cirujano, dos para el asistente, y otra para el segundo asistente. Cuenta con un sistema de rastreo que detecta objetos en un volumen de 30x30x15 cm. , y usa un sistema de lentes de video gran angular de tal forma que se obtiene un volumen de imágenes utilizado para la representación gráfica, con lo cual resulta una precisión teórica de unos 320x240 pixeles en una imagen de 1 a 2.4 mm por píxel, dependiendo de la distancia de la cámara.[1]
LISTA DE REQUERIMIENTOS
Tabla 8
Lista de requerimientos
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Elaboración propia
Referencias
[1]Botden SMBI, Buzink SN, Schijven MP, Jakimowicz JJ. ProMIS augmented reality training of laparoscopic procedures face validity. Simul Healthc [Internet]. 2008 [cited 2019 Sep 26];3(2):97–102. Available from: http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/19088648
[2]Hao tang, Xuming Chen, et al. Clinically applicable deep learning framework for organs at risk delineation in CT images. Nature Machine Intelligence, 9 2019.
[3]Choi C, Han H, An B, Kim J. Development of a Surgical Simulator for Laparoscopic Esophageal Procedures. In: 2006 International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society [Internet]. IEEE; 2006 [cited 2019 Sep 26]. p. 819–22. Available from: http://ieeexplore.ieee.org/document/4461877/
[4]Ramírez-Sanchez NA, Vega-Peña NV, Domínguez-Torres LC, Sanabria-Quiroga ÁE. Mental training: A tool needed for surgeons. Iatreia. 2018;31(2):180–90.
[5]Arquímedes M, Peruana AM. Artículo original Evaluación de la aplicación de una nueva metodología para la enseñanza. 201
[6]Despo O. BURNED : Efficient and Accurate Burn Prognosis Using Deep Learning. 2015;77(2008):3440.