Многоцентровое проспективное наблюдательное исследование компьютерного восприятия риска и прогнозирования прогноза в целом процессе лапароскопической гепатобилиарной и панкреатической хирургии

Эндоскопическая хирургия является наиболее важной и широко используемой малоинвазивной хирургической технологией в области современной хирургии, особенно в гепатобилиарной хирургии, которая стала одним из традиционных хирургических методов диагностики и лечения. По сравнению с традиционной открытой хирургией она имеет меньшую травматичность, более быстрое время восстановления и меньший уровень осложнений. Однако ограниченное поле зрения хирургического наблюдения, вызванное узким хирургическим пространством, и сложность немедленной идентификации ключевых событий на хирургической сцене значительно увеличивают трудность и сложность эндоскопической хирургии. Его безопасность и эффективность во многом зависят от точного восприятия сложного хирургического поля и способности справляться с ключевыми событиями во время операции. Поэтому, объединив современную технологию обработки изображений и алгоритм машинного обучения, особенно актуально разработать систему, которая сможет обеспечить динамическое восприятие в реальном времени и предупреждение о безопасности эндоскопической хирургии. Хотя отечественными и зарубежными учеными проведено множество исследований по вопросам динамического восприятия эндоскопического видео и предупреждения о безопасности, текущие исследования сосредоточены только на локальных проблемах хирургического процесса. Традиционная технология обработки изображений часто трудно удовлетворить потребности высокочувствительной к динамической информации хирургии в реальном времени, трудно добиться эффективной трехмерной реконструкции хирургической сцены, она не может предоставить ключевую информацию об анатомической структуре органов человека. , и он не может точно обнаружить ключевые события в рабочем процессе. Что касается эндоскопической хирургии, срочно необходимы дальнейшие исследования для реализации системы видеодинамического восприятия и раннего предупреждения о безопасности эндоскопической хирургии, а также для оказания помощи врачам в проведении безопасных, точных и эффективных эндоскопических операций. В последние годы, благодаря постоянному развитию компьютерной графики, технологий обработки изображений и методов машинного обучения, система динамического восприятия и раннего предупреждения безопасности видео эндоскопической хирургии будет развиваться в сторону более высокой автоматизации и интеллекта. Будущие исследования могут быть сосредоточены на улучшении работы алгоритма в режиме реального времени и его точности, а также на том, как лучше интегрировать технологию искусственного интеллекта в процесс клинической операции, реализовать восприятие в реальном времени и предупреждение о безопасности эндоскопической хирургии, а также повысить эффективность и безопасность операции посредством всестороннего анализа и понимания процесса эндоскопической хирургии. Из-за сложности и изменчивости условий эндоскопической хирургии во время операции трудно выявить ключевые анатомические структуры органов, и это во многом зависит от субъективного эмпирического суждения хирурга. Нет объективных указаний. Особенно важно разработать метод машинного обучения, который сможет обнаруживать, воспринимать и распознавать ключевые анатомические структуры в режиме реального времени во время операции. В то же время рабочий процесс эндоскопической хирургии является тонким и сложным, поэтому очень важно всесторонне анализировать и обнаруживать ключевые события и сцены активности на видео эндоскопической хирургии с помощью вспомогательной системы искусственного интеллекта. Кроме того, реализация интраоперационной навигации в скрытых целевых областях хирургии дополненной реальности должна осуществляться на основе точной динамической реконструкции поверхности органа и результатов нежесткой регистрации. Однако сложное и узкое поле зрения эндоскопического видео еще больше снижает точность нежесткой регистрации, что делает эндоскопическую хирургию с использованием дополненной реальности чрезвычайно сложной задачей. В заключение, как решить проблему динамического восприятия эндоскопического видео в режиме реального времени и предупреждения о безопасности, это ключ к достижению безопасной, точной и эффективной эндоскопической хирургии в клинике. Благодаря исследованиям и применению эндоскопического видео в режиме реального времени динамического восприятия и технологии раннего предупреждения безопасности, он может реализовать динамическое восприятие в реальном времени, раннее предупреждение о ключевых событиях, прогнозирование местоположения невидимых повреждений и другую информацию для принятия решений на различных уровнях. риск и сложные процессы эндоскопической хирургии, а также помогать врачам «видеть», «видеть ясно», «видеть точно» в процессе операции, чтобы еще больше повысить эффективность и безопасность эндоскопической хирургии. В то же время, исходя из вышеизложенного, успех лечения некоторых ключевых областей хирургии будет во многом влиять на прогноз пациентов и качество жизни пациентов. Другая цель этого исследования — более всесторонне и объективно понять частоту возникновения, факторы риска, профилактику и лечение интраоперационных и послеоперационных осложнений после оценки в сочетании с хирургическим видеоанализом, чтобы предоставить клиницистам более научный план лечения и рекомендации.