AENEAS项目:使用机器视觉进行内镜神经外科手术的基于实时图像的导航和路线图生成.
Victor E Staartjes1, Gary Sarwin2, Alessandro Carretta3
1Machine Intelligence in Clinical Neuroscience (MICN) Laboratory, Department of Neurosurgery, University Hospital Zurich, Clinical Neuroscience Centre, University of Zurich, Zurich, Switzerland.
Operative neurosurgery (Hagerstown, Md.)
|April 28, 2025
概括
这项研究引入了用于内镜神经外科手术的AI驱动机器视觉系统,创建了实时解剖路线图. 人工智能准确地识别结构并预测即将到来的结构,增强外科导航.
科学领域:
- 神经外科 神经外科
- 人工智能的人工智能
- 计算机视觉 计算机视觉
- 医疗成像医学成像
背景情况:
- 认知过程可以被人工智能 (AI) 算法复制.
- 在内镜神经外科手术中,人类路线图的生成是复杂的.
- 开发了一种基于实时图像的机器视觉方法来复制这个过程.
研究的目的:
- 用人工智能复制人类路线图生成用于内镜神经外科手术.
- 开发一种基于实时图像的机器视觉方法,用于外科导航.
- 为了提高在手术过程中的解剖识别和预测.
主要方法:
- 使用YOLOv7进行物体检测以识别解剖结构.
- 使用自动编码器将检测到的结构编码为解剖路线图.
- 根据目前的检测来推断未来的解剖结构,用于预测导航.
主要成果:
- 人工智能模型在20个视频的测试组中实现了53.4的平均精度.
- 自动编码器证明可靠地检测了解剖结构及其在路线图中的位置.
- 展示了混合现实头部显示器,用于实时解剖导航.
结论:
- 开发的方法可靠地识别了内镜内外科手术中的关键解剖结构.
- 人工智能通过识别和推断解剖结构来编码外科手术路线图.
- 这项技术可能会为神经外科医生带来实时混合现实导航软件.
