人工智能识别系统的盆腔自主神经在总中甲直肠切割期间
Fanghai Han1,2, Guangyu Zhong1, Shilin Zhi2
1Department of Gastrointestinal Surgery, The Affiliated Guangdong Second Provincial General Hospital of Jinan University, Guangzhou, Guangdong, China.
Diseases of the colon and rectum
|December 23, 2024
概括
这项研究开发了一种人工智能系统,用于实时神经识别在全腹腔切除过程中,旨在改善盆腔自主神经的保存. 人工智能模型实现了高精度,有可能减少直肠癌手术后的泌尿器官功能障碍.
科学领域:
- 手术技术 手术技术
- 人工智能在医学中的应用
- 在瘤学瘤学.
背景情况:
- 在全腹腔切除 (TME) 过程中保护盆腔自主神经是具有挑战性的.
- 腹腔镜TME改善了可视化,但尿道生殖器功能障碍的高率仍然存在.
- 目前的方法缺乏精确的手术内神经识别.
研究的目的:
- 开发一种人工智能 (AI) 神经识别系统,用于在TME期间实时识别神经.
- 为了增强骨盆自主神经系统结构的保存.
- 为了潜在地减少术后泌尿器官功能障碍.
主要方法:
- 回顾性单一中心研究涉及1424个直肠癌患者 (2016-2023) 的手术内图像/视频.
- 开发和培训用于神经认知的AI模型.
- 模型的评估使用平均交叉点与联合点 (IoU),精度,回忆和F1分数.
主要成果:
- 人工智能模型是在700次代后开发的.
- 实现了0.75的平均IOU,随着训练时间的改善.
- 在神经识别方面,其精度为0.7494,回忆率为0.6587,F1得分为0.7011.
- 视频预测显示了高准确度,促进了有效的神经认知.
结论:
- 在中国成功建立了第一个用于TME实时视觉神经识别的AI模型.
- 人工智能系统有望改善自主神经识别和保护.
- 需要进一步的研究来验证其对泌尿器官功能保存的影响.
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