[发明专利]基于图像特征识别跟踪技术的智能自动移动腹腔镜和精准调节系统在审
申请号: | 201811156872.1 | 申请日: | 2018-09-30 |
公开(公告)号: | CN109171957A | 公开(公告)日: | 2019-01-11 |
发明(设计)人: | 李国新;余江;陈新华;陈韬 | 申请(专利权)人: | 南方医科大学南方医院 |
主分类号: | A61B34/10 | 分类号: | A61B34/10;A61B34/20 |
代理公司: | 广州三环专利商标代理有限公司 44202 | 代理人: | 刘宇峰 |
地址: | 510515 广东省*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 腹腔镜 数据处理模块 图像特征识别 场景图像 超声刀头 镜头移动 识别系统 手术路径 胃癌手术 移动调节 运动指令 算法 腹腔镜镜头 特异性识别 场景 智能 编程算法 调节系统 动态数据 输出运动 智能跟踪 自动移动 智能化 术野 编程 捕获 成像 自动化 指令 输出 参考 镜头 跟踪 视野 移动 | ||
1.一种基于图像特征识别的腹腔镜智能跟踪和精准调节方法,其特征在于,包括以下步骤:
A.建立胃癌手术路径场景图像识别系统:通过人工智能技术对已有的胃癌手术录像进行手术路径场景的图像智能识别,获得大量胃癌手术路径的术中解剖图像信息,从而建立一个精准的胃癌手术路径场景的图像特征识别系统;
B.根据胃癌手术路径场景图像识别系统中各个手术场景所需的最佳视野和角度,设置所需的镜头移动参数;
C.腹腔镜视野成像捕获后,启动胃癌手术路径场景图像识别系统,进行超声刀头和手术路径场景特异性识别,并分别启动相应的处理方法;
D.当识别超声刀头后,启动TLD算法:腹腔镜采集到的图像一方面通过TLD的追踪模块的Lucas-Kanad光流追踪器对超声刀头进行下一帧的追踪,输入PN机器学习模块中的P-Expert产生正样本,即刀头下一帧可能出现的位置;另一方面,检测模块再对采集到的相同帧进行包围框的样本采集并对样本进行三级级联分类:第一级为对图像元(包围框所框图像)的方差分类,此级可对把方差小于原始图像元方差一半的样本标记为负,这一步一般能排除掉一半以上的样本;第二级为随机蕨分类器,采用5到6个蕨可大大降低偶然性;第三级为最近邻分类器,在此级分类器中挑选出相关度最高的作为正样本;PN机器学习模块中的N-Expert把分类后的最可信样本标为正,其他样本标为负样本;最后将N-Expert挑出的正样本作为此帧对超声刀头追踪的结果,同时这个结果也用来重新初始化追踪器和更新分类器的参数;
E.当识别手术路径场景后,启动相应镜头移动参数,参考步骤D中的TLD算法建立结合该参数的编程算法,在数据处理模块中输出镜头需要移动的数据;
F.数据处理模块将步骤D和步骤E产生的动态数据通过编程后的运动指令程序向移动调节模块同步输出运动指令;
G.移动调节模块在接收到运动指令后,根据程序对电路进行电流大小、电压正负等变化操作,达到控制机械支架做出前进、后退、左移、右移和旋转等机械性动作的目的,以实现自动化智能化地调节腹腔镜镜头;镜头移动后产生新的图像和超声刀头位置,回到步骤C进行超声刀头和手术路径场景特异性识别,并且启动后续的步骤,形成动态反馈回路。
2.根据权利要求1所述的基于图像特征识别的腹腔镜智能跟踪和精准调节方法,其特征在于:所述步骤A中,结合导入Mimics 17.0软件的腹部CT数据,增加胃癌手术路径场景的图像智能识别度。
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