Eine multizentrische prospektive Beobachtungsstudie zur computergestützten Risikowahrnehmung und Prognosevorhersage im gesamten Prozess der laparoskopischen hepatobiliären und Pankreaschirurgie

Die endoskopische Chirurgie ist die wichtigste und am häufigsten verwendete minimalinvasive Operationstechnik im Bereich der modernen Chirurgie, insbesondere in der hepatobiliären Chirurgie, die zu einer der herkömmlichen Diagnose- und Behandlungsmethoden der Chirurgie geworden ist. Im Vergleich zur herkömmlichen offenen Chirurgie weist sie ein geringeres Trauma, eine schnellere Genesungszeit und eine geringere Komplikationsrate auf. Allerdings erhöhen das begrenzte Sichtfeld der chirurgischen Beobachtung aufgrund des engen Operationsraums und die Schwierigkeit, wichtige Ereignisse im Operationsgeschehen sofort zu identifizieren, die Schwierigkeit und Komplexität der endoskopischen Chirurgie erheblich. Seine Sicherheit und Wirksamkeit hängen weitgehend von der präzisen Wahrnehmung des komplexen Operationsfeldes und der Fähigkeit ab, wichtige Ereignisse während der Operation zu bewältigen. Daher ist es besonders dringend erforderlich, durch die Kombination moderner Bildverarbeitungstechnologie und maschineller Lernalgorithmen ein System zu entwickeln, das eine dynamische Echtzeitwahrnehmung und Sicherheitswarnung bei endoskopischen Eingriffen ermöglicht. Obwohl in- und ausländische Wissenschaftler umfangreiche Untersuchungen zur endoskopischen Videodynamikwahrnehmung und Sicherheitswarnung durchgeführt haben, konzentriert sich die aktuelle Forschung nur auf lokale Probleme im chirurgischen Prozess. Mit der herkömmlichen Bildverarbeitungstechnologie ist es oft schwierig, die Anforderungen hochempfindlicher chirurgischer Eingriffe an dynamische Echtzeitinformationen zu erfüllen. Es ist schwierig, eine effiziente dreidimensionale Rekonstruktion der chirurgischen Szene zu erreichen, und sie kann nicht die wichtigsten anatomischen Strukturinformationen menschlicher Organe bereitstellen , und es kann die wichtigsten Ereignisse im Betriebsprozess nicht genau erkennen. Für die endoskopische Chirurgie ist dringend weitere Forschung erforderlich, um das videodynamische Wahrnehmungs- und Sicherheitsfrühwarnsystem der endoskopischen Chirurgie zu realisieren und Ärzte dabei zu unterstützen, eine sichere, genaue und effiziente endoskopische Chirurgie durchzuführen. In den letzten Jahren wird sich das dynamische Wahrnehmungs- und Sicherheitsfrühwarnsystem von Videos für endoskopische Chirurgie mit dem kontinuierlichen Fortschritt der Computergrafik- und Bildtechnologie sowie maschinellen Lernmethoden in Richtung höherer Automatisierung und Intelligenz entwickeln. Zukünftige Forschungen könnten sich auf die Verbesserung der Echtzeitfähigkeit und Genauigkeit des Algorithmus sowie auf die Frage konzentrieren, wie die Technologie der künstlichen Intelligenz besser in den klinischen Betriebsprozess integriert werden kann, die Echtzeitwahrnehmung und Sicherheitswarnung endoskopischer Chirurgie realisiert und die Effizienz verbessert werden kann Sicherheit der Operation durch umfassende Analyse und Verständnis des Prozesses der endoskopischen Chirurgie. Aufgrund der Komplexität und Variabilität der Umgebung der endoskopischen Chirurgie ist es schwierig, die wichtigsten anatomischen Strukturen von Organen während der Operation zu identifizieren, und sie hängt stark von der subjektiven empirischen Beurteilung des Chirurgen ab. Es mangelt an objektiven Anweisungen. Besonders wichtig ist die Entwicklung einer Methode des maschinellen Lernens, die die wichtigsten anatomischen Strukturen während der Operation in Echtzeit erkennen, wahrnehmen und erkennen kann. Gleichzeitig ist der Arbeitsablauf der endoskopischen Chirurgie fein und komplex, so dass es sehr wichtig ist, die wichtigsten Ereignisse und Aktivitätsszenen im Video der endoskopischen Chirurgie durch das KI-Hilfssystem umfassend zu analysieren und zu erkennen. Darüber hinaus muss die Realisierung einer intraoperativen Augmented-Reality-Chirurgienavigation mit verborgenen Zielbereichen auf der Grundlage einer genauen dynamischen Rekonstruktion der Organoberfläche und nicht starrer Registrierungsergebnisse durchgeführt werden. Das komplexe und enge Sichtfeld des endoskopischen Videos verringert jedoch die Genauigkeit der nicht starren Registrierung weiter, was die Augmented-Reality-unterstützte endoskopische Chirurgie zu einer extremen Herausforderung macht. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Lösung des Problems der dynamischen Echtzeitwahrnehmung und Sicherheitswarnung von endoskopischen Videos der Schlüssel zu einer sicheren, genauen und effizienten endoskopischen Chirurgie in der Klinik ist. Durch die Erforschung und Anwendung endoskopischer Video-Echtzeit-Dynamikwahrnehmungs- und Sicherheitsfrühwarntechnologie können dynamische Echtzeitwahrnehmung, Frühwarnung bei Schlüsselereignissen, Vorhersage der Lage unsichtbarer Läsionen und andere Entscheidungsinformationen in verschiedenen Hochgeschwindigkeitsbereichen realisiert werden. Risiko und schwierige Prozesse der endoskopischen Chirurgie und unterstützen Ärzte dabei, im Operationsprozess zu „sehen“, „klar zu sehen“ und „genau zu sehen“, um so die Effizienz und Sicherheit der endoskopischen Chirurgie weiter zu verbessern. Gleichzeitig wird der Erfolg der Behandlung einiger Schlüsselbereiche der Chirurgie auf der Grundlage der oben genannten Inhalte einen großen Einfluss auf die Prognose der Patienten und die Lebensqualität der Patienten haben. Ein weiterer Zweck dieser Studie besteht darin, die Inzidenz, Risikofaktoren, Prävention und Behandlung intraoperativer und postoperativer Komplikationen nach der Auswertung in Kombination mit chirurgischer Videoanalyse umfassender und objektiver zu verstehen, um Ärzten einen wissenschaftlicheren Behandlungsplan und eine wissenschaftlichere Anleitung zu bieten.