Development of Ophthalmic Microsurgery Training in Augmented Reality

Abstract

Background Using a group of 23 physician trainees, we investigated whether microsurgery training in an augmented reality (AR) training simulator improves motor skills and whether an intelligent tutoring system (ITS) improves training efficiency.

Methods Characteristic motor skill steps involved in the peeling of an internal limiting membrane (ILM) were identified and implemented in the AR simulation. For training, implemented steps were either presented in the natural sequence, as in a real ILM surgery, or administered according to the ITS. Participants underwent the training over 5 days for 10 minutes per day. A subgroup of 11 participants performed the 5 microsurgical steps in a natural sequence. The other 12 participants used the ITS method. Motor skill performance was recorded before and after each training session with the AR simulator, and before the first and after the last training session using a method that did not rely on AR.

Results Five steps of the ILM peeling procedure were identified and implemented: insertion of the instrument, flap creation, clockwise peeling, counterclockwise peeling, and retraction of the instrument. Both training methods significantly improved the motor skills of the participants. In both methods, steep learning progress was found within the first three training sessions. In both methods, motor skills continued to improve on days 4 and 5, but at a slower rate. After the 5 training days, performance was significantly improved, but improvement did not depend significantly on the training method. However, within the first 3 days of training, ITS led to steeper training progress than the natural sequence method.

Conclusion It is possible to improve microsurgical motor skills using the implemented AR simulation. Some technical limitations, such as system lag, deserve further improvements. However, the proposed AR solution was highly appreciated by the participants and could help overcome constraints of practice in microsurgical training, such as limited availability of training opportunities or a standardized assessment of motor skill performance.

Zusammenfassung

Hintergrund Mit 23 Studierenden der Medizin wurde untersucht, ob mikrochirurgische Manipulationsfertigkeiten mittels eines Augmented-Reality-Simulators (AR: Augmented Reality) trainiert werden können und ob ein Intelligent-Tutoring-System (ITS) die Trainingseffizienz steigern kann.

Methode Manuelle Teilschritte des Eingriffs zur Entfernung der Membrana limitans interna, dem sogenannten ILM-Peeling, wurden identifiziert und in eine AR-Simulation implementiert. Beim Training wurden die implementierten Teilschritte entweder in der natürlichen Reihenfolge vorgegeben, wie diese beim ILM-Peeling in der realen Operation durchgeführt werden, oder die Sequenz der Teilschritte wurde durch das ITS vorgegeben. Die Versuchspersonen führten während 5 Tagen 1 × pro Tag ein 10-minütiges Training mit der AR-Simulation durch, wobei eine Untergruppe von 11 Studenten das Training mit der natürlichen Sequenz der Teilschritte und die verbleibenden 12 Personen das Training gemäß ITS durchführten. Die Manipulationsfertigkeiten wurden vor und nach jeder Trainingssession mit der AR-Simulation erfasst. Zudem wurde vor der ersten und nach der letzten Trainingssession der Trainingserfolg mittels einer Methode registriert, die nicht von der AR-Simulation abhängt.

Resultate Fünf Teilschritte des ILM-Peelings wurden identifiziert und implementiert: Einführung des mikrochirurgischen Instruments in das Auge, Anlegen eines Flaps, Peeling im Uhrzeigersinn, Peeling gegen den Uhrzeigersinn, Rückzug des Instruments. Bei beiden Trainingsmethoden nimmt der Trainingserfolg in den ersten 3 Tagen stark zu, wobei die Trainingskurve beim ITS steiler ansteigt. An den Tagen 4 und 5 nimmt der Trainingserfolg bei beiden Methoden weiter zu, wenn auch nicht mehr so stark. Nach 5 Tagen sind die Fertigkeiten signifikant verbessert, aber es lässt sich kein signifikanter Unterschied zwischen dem Training mit den beiden Methoden feststellen.

Schlussfolgerungen Mit dem AR-Simulator lassen sich mikromanipulatorische Fertigkeiten erfolgreich trainieren. Technische Verbesserungen, wie die Reduktion der Bildverzögerung in der AR-Brille, sind erforderlich. Dennoch wurde die Simulation von den Versuchsteilnehmern sehr geschätzt und sie mag die in der Praxis oft angetroffenen Beschränkungen der Trainingsmöglichkeiten oder die unbefriedigende Standardisierung der Messung des Trainingserfolgs lindern.

Key words

microsurgical training - augmented reality - intelligent tutoring system

Schlüsselwörter

mikrochirurgisches Training - Augmented Reality - Intelligent-Tutoring-System

• References

• 1 Feudner EM, Engel C, Neuhann IM. et al. Virtual reality training improves wet-lab performance of capsulorhexis: results of a randomized, controlled study. Graefes Arch Clin Exp Ophthalmol 2009; 247: 955-963
• 2 Belyea DA, Brown SE, Rajjoub LZ. Influence of surgery simulator training on ophthalmology resident phacoemulsification performance. J Cataract Refract Surg 2011; 37: 1756-1761
• 3 Cissé C, Angioi K, Luc A. et al. EYESI surgical simulator: validity evidence of the vitreoretinal modules. Acta Ophthalmol 2019; 97: e277-e282
• 4 Ropelato S, Menozzi M, Michel D. et al. Augmented reality microsurgery: a tool for training micromanipulations in ophthalmic surgery using augmented reality. Simul Healthc 2020; DOI: 10.1097/SIH.0000000000000413.
• 5 Clement B, Roy D, Oudeyer PY. et al. Multi-armed bandits for intelligent tutoring systems. JEDM 2015; 7: 22-48
• 6 Ma W, Adesope OO, Nesbit JC. et al. Intelligent tutoring systems and learning outcomes: a meta-analysis. J Educ Psychol 2014; 106: 901-918 doi:10.1037/a0037123
• 7 Csikszentmihalyi M. Play and intrinsic rewards. J Humanist Psychol 1975; 6: 41-63
• 8 Shepherd A. Hierarchical task analysis. Boca Raton: CRC Press; 2000
• 9 Neumayer N. Examining usability of the Grieshaber Revolution DSP Handle [master thesis]. Zürich: ETH; 2017
• 10 Köfler J. Motor skill acquisition in augmented reality for ophthalmic surgeries [master thesis]. Zürich: D-HEST, ETHZ; 2019