开发一种基于人工智能的虚拟工具,用于在图像引导手术期间测量距离

科学领域:

• 医疗成像医学成像
• 计算机视觉 计算机视觉
• 手术技术 手术技术

背景情况:

• 图像指导手术带来深度感知挑战,特别是在胃绕道等手术中进行体内测量时.
• 传统的手术间距离测量方法往往是主观的.
• 计算机视觉 (CV) 通过工具识别为客观的3D距离预测提供了潜力.

研究的目的:

• 开发和验证基于CV的数字绳子,用于客观的手术内距离测量.
• 为了解决当前体内测量技术固有的主观性.
• 为了提高图像引导手术程序的精度.

主要方法:

• 开发了一个CV仪器检测算法来识别手术工具.
• 创建了一个计算机程序来计算和显示接器之间的距离.
• 在腹腔镜手术视频上训练了CV算法,并根据地面真相验证了其性能.
• 使用长椅模拟器和手术视频录制测试了系统.

主要成果:

• 简历模型实现了高性能指标 (AUC 0.89,准确度 0.99,子得分 0.80).
• 计算机程序显示平均估计误差为0.79厘米.
• 原型显示了更大的距离 (150厘米) 的"人在循环"系统的改进性能.
• 视频验证表明原型的测量可变性很低.

结论:

• 基于CV的技术可以有效地提供客观的体内测量.
• 这种方法有可能在图像引导手术中显著降低主观性.
• 开发的数字统治者显示了临床应用的可行性.