脑部扫描找到最好的外科医生

非侵入性脑成像技术评价手术能力客观地、准确地评估手术外科医生和医学生技能水平和不同范围的专业知识,研究人员报告。

他们说他们的方法——分析大脑活动在实时研究对象进行复杂手术电动机的任务——优于目前使用的方法测量性能在普通外科委员会认证。

证明精通腹腔镜手术的基本面(FLS)目前所需认证在美国的普通外科手术,但是手术技巧得分的组件FLS的程序正在审查中,因为主体性在FLS的得分得分和不一致的解释。

阿伦Nemani和同事解决这些不足,比较两组手术运动技能水平的个体:专家与新手的外科医生和训练与未经训练的医学生。

PFC Optode职位覆盖,M1, SMA。红点表示红外源,蓝点显示长探测器分离,纹理蓝点显示短探测器分离。PFC有三个来源(1 - 3),三个短分离探测器(S1 S3),和四个长期分离探测器(1 - 4)。M1(4 - 7),有4个来源4短暂分离探测器(S7 S4),和10长探测器(5 - 14)。SMA(8)有一个来源,一个短暂的分离检测器(S8),和三个长期分离探测器(9、15和16)。信贷:尼古拉•费尔南德斯Nemani et al。

科学家们表明,一个叫做功能性近红外光谱成像法(fNIRS)适当分类外科专业知识在两组参与者。Nemani等人相比fNIRS FLS的(手术能力)的标准化考试中两组在手术切割过程中,一个实验装置,允许他们区分技能水平,除了评估专业知识被收购。

有趣的是,新手外科医生和非技术医学生证明增加大脑前额叶皮层的活动(计划复杂行为发生的地方)和减少大脑活动的初级运动皮层(参与运动机能的一个关键领域)和补充运动区(运动)有助于控制,与专家外科医生和熟练的医学生。

大脑区域对PFC标签所示,M1, SMA的地区。所有科目的平均功能激活新手和专家医生组显示为空间地图对象执行FLS的任务。来源:Nemani et al。

作者指出,fNIRS可以扩大到识别和预测那些可能实现加快掌握复杂的手术技能的学习曲线。

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