掌握进行手术所需的技术技能是一项极具挑战性的任务。基于视频的评估使外科医生可以收到有关其技术技能的反馈，以促进学习和发展。目前，此反馈主要来自手动视频评论，该视频审查是耗时的，限制了在许多情况下跟踪外科医生进展的可行性。在这项工作中，我们引入了一种基于运动的方法，以自动评估手术病例视频饲料的手术技能。拟议的管道首先可靠地轨道轨迹，以创建运动轨迹，然后使用这些轨迹来预测外科医生的技术技能水平。跟踪算法采用了一个简单而有效的重新识别模块，与其他最新方法相比，它可以改善ID-开关。这对于创建可靠的工具轨迹至关重要，当仪器定期在屏幕上和屏幕外移动或定期遮盖。基于运动的分类模型采用最先进的自我发明变压器网络来捕获对技能评估至关重要的短期和长期运动模式。在体内（Cholec80）数据集上评估了所提出的方法，其中专家评级的目标技能评估对Calot三角解剖的评估被用作定量技能度量。我们将基于变压器的技能评估与传统的机器学习方法进行比较，并使用拟议的和最新的跟踪方法进行比较。我们的结果表明，使用可靠跟踪方法的运动轨迹对仅根据视频流进行评估的外科医生技能是有益的。
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