在机器人手术期间使用单纤维反射光谱仪进行组织探针接触评估
Lotte M de Roode1,2, Lisanne L de Boer1, Henricus J C M Sterenborg1
1Image-Guided Surgery, Department of Surgery, the Netherlands Cancer Institute-Antoni van Leeuwenhoek, Plesmanlaan 121, Postbus 90203, 1066 CX Amsterdam, The Netherlands.
Biomedical optics express
|December 16, 2024
概括
具有机器学习的单纤维反射 (SFR) 能够准确地评估机器人手术探针与组织的接触. 这种技术通过确认直接接触来增强在微创性癌症手术期间的光学测量.
科学领域:
- 手术瘤学手术瘤学
- 生物医学光学 生物医学光学
- 机器人手术 机器人手术
背景情况:
- 机器人手术增强了手术瘤学的微创手术.
- 光学技术可以区分癌症和健康组织.
- 对于可靠的光学测量,通常需要直接的组织接触,由于缺乏触觉反,这在机器人手术中构成了挑战.
研究的目的:
- 调查单纤维反射 (SFR) 的使用,以评估机器人手术中的组织探针接触.
- 开发一种机器学习算法,用于在光学测量过程中分类组织探针接触.
主要方法:
- 利用单纤维反射 (SFR) 来分析组织的光学特性.
- 开发并应用基于机器学习的算法来分类直接组织探针接触.
- 在ex-vivo组织设置中进行实验.
主要成果:
- 在使用开发的算法对探针与组织接触进行分类时,平均准确率达到了93.9%.
- 证明了SFR在确定足够的组织探针接触时的有效性.
- 验证了用于接触评估的机器学习方法.
结论:
- 与机器学习相结合的单纤维反射 (SFR) 是在机器人手术中评估组织探针接触的可靠方法.
- 这种技术可以克服机器人程序中缺乏触觉反的挑战.
- 这些发现表明,在机器人手术中改善光学测量方面,存在潜在的体内临床应用.
