복강경 간담도 및 췌장 수술의 전 과정에서 컴퓨터를 이용한 위험 인식 및 예후 예측에 대한 다기관 전향적 관찰 연구

내시경 수술은 현대 수술 분야, 특히 간담도 수술 분야에서 가장 중요하고 일반적으로 사용되는 최소 침습 수술 기술로, 이는 전통적인 수술의 진단 및 치료 방법 중 하나가 되었습니다. 기존 개복수술에 비해 외상이 적고 회복기간이 빠르며 합병증 발생률도 낮다. 그러나 좁은 수술 공간으로 인한 수술 관찰의 제한된 시야와 수술 현장의 주요 사건을 즉각적으로 식별하기 어려운 점은 내시경 수술의 어려움과 복잡성을 크게 증가시킵니다. 그 안전성과 효능은 복잡한 수술 분야에 대한 정확한 인식과 수술 중 주요 사건을 처리하는 능력에 크게 좌우됩니다. 따라서 최신 영상처리 기술과 머신러닝 알고리즘을 결합하여 내시경 수술에 대한 실시간 동적 인식 및 안전 경고를 제공할 수 있는 시스템 개발이 특히 시급하다. 그동안 국내외 학자들이 내시경 영상 동적 인식 및 안전 경고에 대한 많은 연구를 진행해 왔지만, 현재 연구는 수술 과정의 국소적인 문제에만 초점을 맞추고 있다. 전통적인 영상 처리 기술은 수술의 실시간 동적 정보에 매우 민감한 요구를 충족시키기 어렵고, 수술 장면의 효율적인 3차원 재구성을 달성하기 어렵고, 인체 장기의 주요 해부학적 구조 정보를 제공할 수 없습니다. , 운영 과정에서 주요 이벤트를 정확하게 감지할 수 없습니다. 내시경 수술의 경우, 내시경 수술의 영상 동태 인식과 안전 조기 경보 시스템을 구현하고, 의사가 안전하고 정확하며 효율적인 내시경 수술을 할 수 있도록 지원하기 위한 추가 연구가 시급히 필요합니다. 최근에는 컴퓨터 그래픽과 영상 기술, 머신러닝 방법의 지속적인 발전으로 내시경 수술 영상의 동적 인식과 안전 조기 경보 시스템이 더욱 높은 자동화와 지능화 방향으로 발전할 것입니다. 향후 연구는 알고리즘의 실시간성과 정확성을 향상시키는 방법뿐만 아니라 인공지능 기술을 임상 수술 과정에 더 잘 통합하는 방법, 내시경 수술의 실시간 인식 및 안전 경고를 실현하는 방법, 효율성 및 효율성을 향상시키는 방법에 중점을 둘 수 있습니다. 내시경 수술과정에 대한 종합적인 분석과 이해를 통해 수술의 안전성을 확보합니다. 내시경 수술 환경의 복잡성과 가변성으로 인해 수술 중 장기의 주요 해부학적 구조를 파악하기 어렵고, 이는 외과의사의 주관적 경험적 판단에 크게 좌우됩니다. 객관적인 지침이 부족합니다. 특히 수술 중 주요 해부학적 구조를 실시간으로 감지, 인지, 인식할 수 있는 머신러닝 방법을 개발하는 것이 중요합니다. 동시에 내시경 수술의 워크플로우는 미세하고 복잡하기 때문에 AI 보조 시스템을 통해 내시경 수술 영상 속 주요 이벤트와 활동 장면을 종합적으로 분석하고 감지하는 것이 매우 필요합니다. 또한, 수술 중 숨겨진 목표 영역 증강 현실 수술 내비게이션의 구현은 정확한 동적 장기 표면 재구성 및 비강성 등록 결과에 대해 수행되어야 합니다. 그러나 복잡하고 좁은 시야 내시경 비디오는 비강성 등록의 정확도를 더욱 감소시켜 증강 현실 보조 내시경 수술을 매우 어렵게 만듭니다. 결론적으로, 내시경 영상의 실시간 동적 인식과 안전 경고 문제를 어떻게 해결하는가가 임상에서 안전하고 정확하며 효율적인 내시경 수술을 달성하는 열쇠이다. 내시경 영상 실시간 동적 인지 및 안전조기경보 기술의 연구 및 적용을 통해 실시간 동적 인지, 주요 사건 조기경보, 눈에 보이지 않는 병변의 위치 예측 등 다양한 고도의 의사결정 정보를 실현할 수 있습니다. 위험하고 어려운 내시경 수술 과정을 이해하고, 의사가 수술 과정에서 "볼 수 있도록", "명확하게 볼 수 있도록", "정확하게 볼 수 있도록" 지원하여 내시경 수술의 효율성과 안전성을 더욱 향상시킵니다. 동시에, 위의 내용을 토대로 수술의 일부 핵심 분야의 치료 성공 여부는 환자의 예후와 환자의 삶의 질에 큰 영향을 미칠 것입니다. 본 연구의 또 다른 목적은 수술 영상 분석과 결합하여 평가 후 수술 중 및 수술 후 합병증의 발생률, 위험 요인, 예방 및 치료를 보다 포괄적이고 객관적으로 이해하여 임상의에게 보다 과학적인 치료 계획 및 지침을 제공하는 것입니다.