En multicenter prospektiv observationsundersøgelse af computerstøttet risikoopfattelse og prognoseforudsigelse i hele processen med laparoskopisk hepatobiliær og pancreaskirurgi

Endoskopisk kirurgi er den vigtigste og mest almindeligt anvendte minimalt invasive kirurgi teknologi inden for moderne kirurgi, især inden for hepatobiliær kirurgi, som er blevet en af ​​de konventionelle diagnose- og behandlingsmetoder inden for kirurgi. Sammenlignet med traditionel åben kirurgi har den mindre traumer, hurtigere restitutionstid og lavere komplikationsfrekvens. Imidlertid øger det begrænsede synsfelt for kirurgisk observation forårsaget af det snævre kirurgiske rum og vanskeligheden med øjeblikkelig identifikation af nøglebegivenheder i den kirurgiske scene i høj grad vanskeligheden og kompleksiteten af ​​endoskopisk kirurgi. Dets sikkerhed og effektivitet afhænger i vid udstrækning af den præcise opfattelse af det komplekse kirurgiske område og evnen til at håndtere vigtige begivenheder under operationen. Ved at kombinere moderne billedbehandlingsteknologi og maskinlæringsalgoritme er det derfor særligt presserende at udvikle et system, der kan give realtids dynamisk perception og sikkerhedsadvarsel ved endoskopisk kirurgi. Selvom indenlandske og udenlandske forskere har udført meget forskning i endoskopisk videodynamisk perception og sikkerhedsadvarsel, fokuserer den nuværende forskning kun på lokale problemer i den kirurgiske proces. Traditionel billedbehandlingsteknologi er ofte vanskelig at imødekomme behovene hos meget følsomme over for real-time dynamisk information om kirurgi, det er vanskeligt at opnå effektiv tredimensionel rekonstruktion af den kirurgiske scene, det kan ikke give de vigtigste anatomiske strukturoplysninger for menneskelige organer , og det kan ikke nøjagtigt detektere de vigtigste hændelser i operationsprocessen. For endoskopisk kirurgi er der et presserende behov for yderligere forskning for at realisere videodynamisk perception og sikkerhedsvarslingssystem for endoskopisk kirurgi og hjælpe læger med at opnå sikker, præcis og effektiv endoskopisk kirurgi. I de senere år, med den kontinuerlige fremgang inden for computergrafik og billedteknologi og maskinlæringsmetoder, vil det dynamiske perceptions- og sikkerhedsadvarselssystem for endoskopisk kirurgi-video udvikle sig mod højere automatisering og intelligens. Fremtidig forskning kan fokusere på at forbedre algoritmens realtid og nøjagtighed, samt hvordan man bedre kan integrere kunstig intelligens-teknologi i den kliniske operationsproces, realisere realtidsopfattelsen og sikkerhedsadvarslen af ​​endoskopisk kirurgi og forbedre effektiviteten og sikkerhed ved kirurgi gennem den omfattende analyse og forståelse af endoskopisk kirurgi proces. På grund af kompleksiteten og variabiliteten af ​​det endoskopiske kirurgiske miljø er det vanskeligt at identificere de centrale anatomiske strukturer af organer under operationen, og det er meget afhængigt af kirurgens subjektive empiriske vurdering. Der mangler objektive instruktioner. Det er særligt vigtigt at udvikle en maskinlæringsmetode, der kan detektere, opfatte og genkende de centrale anatomiske strukturer i realtid under operationen. Samtidig er arbejdsgangen for endoskopisk kirurgi fin og kompleks, så det er meget nødvendigt at analysere og detektere de vigtigste begivenheder og aktivitetsscener i videoen af ​​endoskopisk kirurgi gennem AI-hjælpesystemet. Derudover skal realiseringen af ​​intraoperativ skjult målområde-navigation med augmented reality-kirurgi udføres på den nøjagtige dynamiske organoverfladerekonstruktion og ikke-stive registreringsresultater. Men det komplekse og smalle synsfelt endoskopiske video reducerer yderligere nøjagtigheden af ​​ikke-stiv registrering, hvilket gør augmented reality-assisteret endoskopisk kirurgi ekstremt udfordrende. Afslutningsvis, hvordan man løser problemet med realtids dynamisk perception og sikkerhedsadvarsel af endoskopisk video er nøglen til at opnå sikker, præcis og effektiv endoskopisk kirurgi i klinikken. Gennem forskning og anvendelse af endoskopisk video i realtid dynamisk perception og sikkerhedsvarslingsteknologi kan den realisere realtids dynamisk perception, tidlig varsling af nøglebegivenheder, forudsigelse af placeringen af ​​usynlige læsioner og anden beslutningstagningsinformation i forskellige høj- risiko og vanskelige endoskopiske kirurgiske processer og hjælpe læger med at "se", "se klart", "se præcist" i operationsprocessen for yderligere at forbedre effektiviteten og sikkerheden af ​​endoskopisk kirurgi. Samtidig vil succesen med behandlingen af ​​nogle nøgleområder inden for kirurgi på baggrund af ovenstående indhold i høj grad påvirke patienternes prognose og patienternes livskvalitet. Et andet formål med denne undersøgelse er mere omfattende og objektivt at forstå forekomst, risikofaktorer, forebyggelse og behandling af intraoperative og postoperative komplikationer efter evaluering kombineret med kirurgisk videoanalyse, således at give klinikere en mere videnskabelig behandlingsplan og vejledning.