LC-Smart: модель контроля качества на основе глубокого обучения для лапароскопической холецистэктомии

Цель: Критический взгляд на безопасность (CVS) — успешный метод уменьшения повреждения желчных протоков во время лапароскопической холецистэктомии (LC). Мы стремились создать модель контроля качества LC на основе глубокого обучения и сократить кривую обучения для младших хирургов, которая автоматически оценивала бы, осознают ли хирурги CVS во время процедур. Методы: мы ретроспективно собрали 308 видео LC из общедоступных наборов данных (Cholec80, Endoscapes). ) и Мемориальный госпиталь Сунь Ятсена. Видеокадры были помечены с использованием методов двоичной классификации и оптимизации функций, таких как обрезка черной границы и раздвижные окна. Две нейронные сети, ResNet-50 и EfficientNetV2-S, были обучены и оценены на основе показателей F1 и точности. Кроме того, мы создали онлайн-систему распознавания CVS (LC-Smart), протестировали ее на 171 пленке из двух больниц и сравнили результаты с показаниями двух местных старших врачей.