Die Konstruktions- und Effektüberprüfung eines tiefen lernbasierten automatisierten semantischen Segmentierungsmodells für die medizinische Bildgebung

Hepatozelluläres Karzinom (HCC) ist in China eine häufige Krankheit. Es ist der vierthäufigste maligne Tumor und die dritthäufigste Ursache für krebsbedingte Todesfälle im Land. Zusammen mit anderen Leber-, Gallen-, Pankreas- und Milzkrankheiten stellt es eine ernsthafte Bedrohung für das Leben und die Gesundheit der chinesischen Bevölkerung dar. Präzise Organresektionstechniken, die sich auf genaue präoperative Bildgebung und funktionelle Bewertung sowie akribische chirurgische Operationen konzentrieren, sind im 21. Jahrhundert zum Mainstream in der Hepatobiliären Chirurgie geworden. Diese Techniken erfordern eine präzise Dissektion von intrahepatischen Blutgefäßen, das Gallensystem und das Pankreas-Splen-Kanalsystem, um ein optimales Gleichgewicht zwischen der Ausrottung der Läsionen und der Erhaltung der normalen Funktion der Organe zu erreichen und gleichzeitig das Trauma zum Körper zu minimieren. Zu den wichtigsten Fragen, die in der präoperativen Planung sorgfältig gestaltet werden müssen, gehören: Wie maximieren Sie die Entfernung von Läsionen und erhalten Sie normale Gewebe und Organe? Wie können Sie sichere chirurgische Margen sicherstellen? Wie kann man Schäden während der Operation kontrollieren, um die rasche Wiederherstellung der Restgewebefunktion postoperativ sicherzustellen? Mit der Entwicklung der medizinischen Bildgebung und dem Aufkommen des Informationszeitalters tritt das Gebiet der Leberoperation in die Ära der digitalen Präzisions -Hepatobiliar -Operation ein.

Eine präzise Geweberesektion durch Laparoskopie ist eine Voraussetzung für eine erfolgreiche Hepatobiliäroperation. Im Vergleich zur offenen Chirurgie bietet die laparoskopische Chirurgie Vorteile wie weniger Trauma, verringerte postoperative Schmerzen und eine schnellere Erholung. Die laparoskopische Chirurgie hat jedoch auch Nachteile, einschließlich unzureichender taktiler Rückmeldungen, begrenzter chirurgischer Raum, schmaler Sichtfeld und eingeschränkter Manövrierfähigkeit. Die Sichtbarkeit und Winkel laparoskopischer Instrumente sind begrenzt. Bei Begegnung mit Adhäsionen oder komplexen Situationen kann die laparoskopische Operation die betrieblichen Schwierigkeit erhöhen und die chirurgische Zeit verlängern. Daher erfordern komplexe laparoskopische Verfahren umfangreiche Erfahrung und verfügen über eine steile Lernkurve. Wie man Chirurgen bei der Durchführung von Operationen sicherer und effektiver unterstützt und wie man die Lernergebnisse während des Trainings verbessert, ist dringende Probleme, die angegangen werden müssen. Effizientes Lernen und Analyse chirurgischer Videos können dazu beitragen, die intraoperative Leistung der Chirurgen zu verbessern.

In den letzten Jahren haben Fortschritte in der künstlichen Intelligenz (KI) zu einem Anstieg der Anwendung von Computer Vision (CV) in der medizinischen Bildanalyse geführt, einschließlich chirurgischer Videos. Die laparoskopische Chirurgie erzeugt eine große Menge an chirurgischen Videodaten und bietet eine neue Chance für die Verbesserung der laparoskopischen chirurgischen CV -Technologie. Die AI-basierte CV-Technologie kann diese chirurgischen Videodaten nutzen, um automatisierte Entscheidungsunterstützungstools und chirurgische Schulungssysteme in Echtzeit zu entwickeln. Dies bietet neue Richtungen für die Behebung der Mängel der laparoskopischen Chirurgie. KI -Systeme können chirurgische Phasen für verschiedene wichtige Aufgaben identifizieren, z. B. die Aufzeichnung und Analyse unerwünschter Ereignisse, Bildung, Statistik und Bewertung der chirurgischen Leistung. Derzeit werden diese Aufgaben manuell von spezialisierten Chirurgen ausgeführt, was sehr zeitaufwändig ist. KI -Systeme können auch Szenensegmentierung durchführen, einschließlich der Identifizierung anatomischer Strukturen und Bereiche, um Schäden an kritischen Strukturen zu vermeiden und chirurgische Instrumente zur Vorbeugung von Unfällen zu erkennen. Unkontrollierte Instrumentenbewegungen können angrenzende Strukturen beschädigt werden, und die Identifizierung von chirurgischen Handlungen (z. B. Nähtechniken) kann dazu beitragen, die Fähigkeiten zu bewerten. Die Verwendung solcher Systeme während der Operation kann die Überwachung der Echtzeit erleichtern und die Entscheidungsfindung unterstützen, möglicherweise die Sicherheit verbessern und die Ergebnisse der Patienten verbessern. Beispielsweise können Echtzeit-Assistenzsysteme Chirurgen auf falsche anatomische Ebenen, fehlerhafte Manöver oder bevorstehende Komplikationen aufmerksam machen.

Die Anwendung von Deep -Learning -Modellen in chirurgischen Eingriffen hat jedoch immer noch einige Mängel. Erstens kann die chirurgische Phasenerkennung die verbleibende chirurgische Zeit unabhängig abschätzen, die Logistik im Operationssaal effektiv ordnen und chirurgische Praktikanten informative und gezielte Bildungsmaterialien bieten. Die aktuelle Forschung zur Erkennung von chirurgischen Phasen ist jedoch immer noch schwierig, klinisch anzuwenden. Ein Grund dafür ist, dass die Videodauer, die für KI -Modelle erforderlich ist, um chirurgische Phasen zu erkennen, oft zu lang ist. Begrenzte Trainingsdaten und die Optimierung der Gesamtgenauigkeit machen es für die KI schwierig, kürzere Schritte zu erkennen. Mit einer verbesserten Modelldesign- und neuer Annotationsstandards kann KI eine hochpräzise Stufenerkennung erzielen und detaillierte Informationen für die Weiterentwicklung wertvoller computergestützter chirurgischer Systeme liefern.

Basierend darauf zielt die vorliegende Studie darauf ab, eine retrospektive Analyse von Fällen durchzuführen, in denen zwischen 2017 und 2024 laparoskopische Hepatobile und Pankreasoperationen beteiligt sind, die am Zhujiang Hospital der Southern Medical University durchgeführt wurden. Ziel ist es, die Erkennung und Validierung von Deep -Learning -Modellen zur Klassifizierung von chirurgischen Phasenbildern in der medizinischen Bildgebung sowie zur semantischen Segmentierung anatomischer Strukturen, chirurgischer Instrumente und chirurgischer Gesten, einschließlich Abdominal -CT und MRT, zu untersuchen.