开发一种基于深度学习的模型,用于在机器人乳腺手术期间指导剖析
Jeea Lee1,2, Sungwon Ham3, Namkug Kim4,5
1Department of Surgery, Uijeongbu Eulji Medical Center, Eulji University, Uijeongbu-si, Gyeonggi-do, South Korea.
Breast cancer research : BCR
|March 11, 2025
概括
这项研究开发了一种深度学习 (DL) 模型,用于指导机器人乳腺切除剖析平面. 该DL手术指南显示了培训新手术师和提高机器人乳腺手术技能的潜力.
科学领域:
- 医疗人工智能 医疗人工智能
- 手术机器人手术机器人手术机器人手术机器人
- 计算机辅助手术 计算机辅助手术
背景情况:
- 传统的外科教育依赖于观察和协助.
- 深度学习 (DL) 的进步使外科视图识别和地标识别成为可能.
- 没有先前的研究开发了机器人乳房手术的手术指南.
研究的目的:
- 开发一个DL模型,用于引导机器人乳房切除术中的剖析平面.
- 为机器人乳房手术的初学者和实习生创建一个培训工具.
主要方法:
- 分析了10个机器人乳房切除视频,提取了8834.
- 两位经验丰富的外科医生进行了基础真理划分.
- 使用子相似系数 (DSC) 和豪斯多夫距离 (HD) 评估了DL模型.
主要成果:
- DL模型在皮肤片剖析方面实现了0.828的DSC和9.80的HD.
- 总共有428张图像用于培训,验证和测试.
- 该模型在机器人乳房切除过程中有效地识别了手术里程碑.
结论:
- 深度学习可以作为机器人乳房切除术的有效手术指南.
- 开发的DL模型可以增强实习生的外科技能.
- 基于DL的外科指导有望改善机器人乳腺手术教育.
