A laparoszkópos máj-epe- és hasnyálmirigy-sebészet teljes folyamatában a számítógéppel támogatott kockázatészlelés és prognózis előrejelzésének többközpontú prospektív vizsgálata

Az endoszkópos sebészet a legjelentősebb és leggyakrabban alkalmazott minimálisan invazív sebészeti technológia a modern sebészet területén, különösen a máj-epesebészetben, amely a sebészet egyik hagyományos diagnosztikai és kezelési módszerévé vált. A hagyományos nyitott műtétekhez képest kisebb traumával, gyorsabb felépülési idővel és alacsonyabb szövődményekkel jár. A szűk műtéti tér okozta műtéti megfigyelés korlátozott látómezeje és a kulcsfontosságú események azonnali azonosításának nehézsége a műtéti jelenetben azonban nagymértékben megnöveli az endoszkópos műtét nehézségét és összetettségét. Biztonsága és hatékonysága nagymértékben függ a komplex sebészeti terület pontos érzékelésétől, valamint a kulcsfontosságú események kezelésének képességétől a műtét során. Ezért a modern képfeldolgozó technológia és a gépi tanulási algoritmus ötvözésével különösen sürgető egy olyan rendszer kifejlesztése, amely valós idejű dinamikus érzékelést és biztonsági figyelmeztetést tud nyújtani az endoszkópos műtétekről. Hazai és külföldi tudósok ugyan sok kutatást végeztek az endoszkópos videodinamikai észleléssel és biztonsági figyelmeztetéssel kapcsolatban, a jelenlegi kutatások csak a műtéti folyamat helyi problémáira fókuszálnak. A hagyományos képfeldolgozó technológia gyakran nehezen tudja kielégíteni a sebészet valós idejű dinamikus információira rendkívül érzékeny igényeit, nehéz a műtéti jelenet hatékony háromdimenziós rekonstrukciója, nem tudja megadni az emberi szervek legfontosabb anatómiai szerkezeti információit. , és nem tudja pontosan észlelni a működési folyamat legfontosabb eseményeit. Az endoszkópos sebészet esetében sürgősen további kutatásokra van szükség az endoszkópos sebészet videodinamikus észlelési és biztonsági korai figyelmeztető rendszerének megvalósításához, valamint az orvosok segítéséhez a biztonságos, pontos és hatékony endoszkópos műtét eléréséhez. Az elmúlt években a számítógépes grafika és képtechnológia, valamint a gépi tanulási módszerek folyamatos fejlődésével az endoszkópos sebészeti videó dinamikus észlelési és biztonsági korai figyelmeztető rendszere a magasabb automatizálás és intelligencia felé fejlődik. A jövőbeli kutatások középpontjában az algoritmus valós idejű és pontosságának javítása, valamint a mesterséges intelligencia technológia jobb integrálása a klinikai műveleti folyamatokba, az endoszkópos műtétek valós idejű észlelésének és biztonsági figyelmeztetésének megvalósítása, valamint a hatékonyság és a a műtét biztonsága az endoszkópos műtéti folyamat átfogó elemzése és megértése révén. Az endoszkópos műtéti környezet összetettsége és változékonysága miatt a műtét során nehéz azonosítani a szervek kulcsfontosságú anatómiai felépítését, és ez nagymértékben függ a sebész szubjektív empirikus megítélésétől. Hiányoznak az objektív utasítások. Különösen fontos egy olyan gépi tanulási módszer kidolgozása, amely a művelet során valós időben képes észlelni, érzékelni és felismerni a kulcsfontosságú anatómiai struktúrákat. Ugyanakkor az endoszkópos sebészet munkafolyamata finom és összetett, ezért nagyon szükséges az endoszkópos műtét videójában szereplő kulcsfontosságú események, tevékenységi jelenetek átfogó elemzése és kimutatása az AI segédrendszeren keresztül. Emellett az intraoperatív rejtett célterület kiterjesztett valóság műtéti navigáció megvalósítása szükséges a pontos dinamikus szervfelszín rekonstrukció és a nem merev regisztrációs eredmények alapján. A bonyolult és szűk látómezős endoszkópos videó azonban tovább csökkenti a nem merev regisztráció pontosságát, ami rendkívüli kihívást jelent a kiterjesztett valósággal segített endoszkópos műtétek számára. Összefoglalva, az endoszkópos videó valós idejű dinamikus észlelésének és biztonsági figyelmeztetésének problémájának megoldása a kulcs a klinikán biztonságos, pontos és hatékony endoszkópos műtét eléréséhez. Az endoszkópos videós valós idejű dinamikus észlelési és biztonsági korai figyelmeztető technológia kutatása és alkalmazása révén valós idejű dinamikus észlelést, kulcsfontosságú események korai figyelmeztetését, a láthatatlan elváltozások helyének előrejelzését és egyéb döntéshozatali információkat valósíthat meg a különböző magas szintű érzékelőkben. kockázatos és bonyolult endoszkópos sebészeti folyamatokat, és segíti az orvosokat abban, hogy "lássanak", "tisztán lássanak", "pontosan lássanak" a műtéti folyamat során, hogy tovább javítsák az endoszkópos műtét hatékonyságát és biztonságát. Ugyanakkor a fenti tartalom alapján a sebészet egyes kulcsterületeinek kezelésének sikere nagyban befolyásolja a betegek prognózisát és a betegek életminőségét. A tanulmány másik célja az intraoperatív és posztoperatív szövődmények előfordulásának, kockázati tényezőinek, megelőzésének és kezelésének átfogóbb és objektív megértése a műtéti videoanalízissel kombinált értékelést követően, hogy a klinikusok tudományosabb kezelési tervet és útmutatást kapjanak.