腹腔镜肝胆胰手术全过程计算机辅助风险感知与预后预测的多中心前瞻性观察研究

内镜手术是现代外科领域最重要、最常用的微创手术技术，尤其是肝胆外科，已成为外科常规诊疗方法之一。 与传统开放手术相比，其创伤更小，恢复时间更快，并发症发生率更低。 然而，狭窄的手术空间导致手术观察视野有限，难以即时识别手术场景中的关键事件，大大增加了内镜手术的难度和复杂性。 其安全性和有效性很大程度上取决于对复杂手术视野的精确感知以及手术过程中关键事件的处理能力。 因此，结合现代图像处理技术和机器学习算法，开发一种能够提供内窥镜手术实时动态感知和安全预警的系统显得尤为迫切。 尽管国内外学者针对内窥镜视频动态感知和安全预警开展了大量研究，但目前的研究仅集中于手术过程中的局部问题。 传统的图像处理技术往往难以满足手术对实时动态信息高度敏感的需求，难以实现手术场景的高效三维重建，无法提供人体器官的关键解剖结构信息，并且无法准确检测操作过程中的关键事件。 对于内窥镜手术来说，迫切需要进一步研究，实现内窥镜手术的视频动态感知和安全预警系统，协助医生实现安全、准确、高效的内窥镜手术。 近年来，随着计算机图形图像技术和机器学习方法的不断进步，内窥镜手术视频的动态感知与安全预警系统将朝着更高的自动化、智能化方向发展。 未来的研究可能集中在提高算法的实时性和准确性，以及如何更好地将人工智能技术融入到临床操作流程中，实现内窥镜手术的实时感知和安全预警，提高手术效率和安全性。通过对内窥镜手术过程的全面分析和了解，保证手术的安全性。 由于内镜手术环境的复杂性和多变性，手术过程中很难识别器官的关键解剖结构，并且非常依赖于外科医生的主观经验判断。 缺乏客观的指导。 开发一种能够在手术过程中实时检测、感知和识别关键解剖结构的机器学习方法显得尤为重要。 同时，内窥镜手术的工作流程精细且复杂，因此非常有必要通过AI辅助系统对内窥镜手术视频中的关键事件和活动场景进行综合分析和检测。 此外，术中隐藏目标区域增强现实手术导航的实现需要在精确的动态器官表面重建和非刚性配准结果上进行。 然而，复杂而狭窄视场的内窥镜视频进一步降低了非刚性配准的准确性，使得增强现实辅助内窥镜手术极具挑战性。 综上所述，如何解决内镜视频的实时动态感知和安全预警问题是临床实现内镜手术安全、准确、高效的关键。 通过内窥镜视频实时动态感知和安全预警技术的研究和应用，可以实现各种高危场景的实时动态感知、关键事件预警、隐形病灶位置预测等决策信息。风险高、难度大的内镜手术流程，协助医生在手术过程中“看清”、“看清”、“看准”，进一步提高腔镜手术的效率和安全性。 同时，基于上述内容，手术中一些关键领域的治疗是否成功，将极大地影响患者的预后和患者的生活质量。 本研究的另一个目的是结合手术视频分析进行评估后，更全面、客观地了解术中术后并发症的发生率、危险因素、防治情况，为临床医生提供更科学的治疗方案和指导。