在泌尿外科手术中开创人工智能引导的光式导航:在使用卷积神经网络的机器人辅助激进囊切术期间实时分泌尿管细分
Wei Chen1,2, Shohei Fukuda3, Soichiro Yoshida1
1Department of Urology, Institute of Science Tokyo, Tokyo, Japan.
Journal of robotic surgery
|April 30, 2025
概括
这项研究介绍了一种人工智能工具,用于在机器人辅助激进囊切除过程中实时导航尿管. 人工智能模型通过准确识别尿管来提高手术精度和安全性,从而有可能改善患者的治疗结果.
科学领域:
- 泌尿器科 泌尿器科 泌尿器科 泌尿器科
- 手术技术 手术技术
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 泌尿外科手术中的手术内导航可以通过人工智能改进,以提高精度.
- 实时结构识别和跟踪是人工智能在外科手术中的关键好处.
- 机器人辅助激进囊切除术 (RARC) 为人工智能集成提供了机会,以改善结果.
研究的目的:
- 在RARC中开发和验证用于实时光类导航 (FLN) 的新型AI解决方案.
- 专注于使用人工智能精确的手术内尿管识别.
- 评估人工智能的潜力,以提高手术结果和培训效率.
主要方法:
- 一个卷积神经网络 (CNN) 人工智能模型是使用来自17个RARC病例的730张图像开发的.
- 人工智能模型被训练为实时内科手术尿管识别.
- 量化指标 (Dice,IoU,回忆,精度) 和外科医生的定性评估被用于验证.
主要成果:
- 人工智能模型实现了0.71的高子得分和0.99的准确性.
- 该系统表现出强大的尿管识别性能,平均得分为4.74/5.5.
- 外科医生报告了低误认率 (0.60/5) 和可接受的临床效用.
结论:
- 开发的AI模型可靠地在RARC期间实时注释尿管,并具有高准确性.
- 这种人工智能驱动的导航技术有可能最大限度地减少尿管误识,提高手术准确性和患者安全.
- 人工智能解决方案对改善RARC程序和外科训练有效性的承诺.


