[发明专利]一种提高腹腔镜胆囊切除术安全性的智能辅助系统

说明书

本发明涉及一种提高腹腔镜胆囊切除术安全性的智能辅助方法及系统，包括通过腹腔镜将实时采集的图像输入到人工智能计算机模型中进行处理，获取手术要素的量化数据；将手术要素输入到安全手术模型中进行分析，输出降低医源性胆道损伤的指导要素解剖结构实时标记和CVS实时评分；手术医生根据所述解剖结构实时标记和CVS实时评分的指示进行手术操作。本发明与目前市面上使用的腹腔镜机器结合使用，提供重要术中解剖信息、CVS完成情况的智能评估及反馈，在教学医院中可帮助住院医生、专科医生树立术中安全操作意识，培养规范化手术技巧；在基层医院或医疗欠发达地区，也可实现专家技术的输出，辅助当地医生安全高效地完成手术。

技术领域

本发明涉及图像识别处理技术领域，尤其涉及一种提高腹腔镜胆囊切除术安全性的智能辅助系统。

背景技术

胆囊切除术，是目前全球普外科医生开展得最多的手术之一。随着微创技术的不断发展与普及，腹腔镜胆囊切除术已成为各类有症状胆囊结石/息肉治疗的“金标准”。然而，无论是在开腹手术时代还是腹腔镜手术时代，医源性胆道损伤(biliary duct injury，BDI)仍然是所有普外科医生挥之不去的难题。据数据统计，美国每年约有七十五万到一百万人接受胆囊切除术，而中国每年接受胆囊切除术的患者超过三百万。研究数据显示，腹腔镜胆囊切除的术中胆道损伤发生率约在0.3％-0.5％左右。

医源性胆道损伤产生的主要原因有以下三个方面：1、手术技术与经验：部分年轻医生在自己独立开展腹腔镜胆囊切除术的时候，没有形成良好的手术安全意识与习惯，一旦遇到术中复杂情况(炎症、出血、粘连)的时候，操作时往往顾此失彼，发生误损伤；2、解剖学变异：胆道系统错综复杂，少数患者存在各类解剖变异造成手术难度增加，医生因思维惯性对胆管走形发生认知偏差造成损伤；3、病理类型：对于胆囊结石继发急性胆囊炎的患者，伴随组织充血水肿以及炎症粘连，导致手术难度增加，这也成为胆道损伤的高危因素之一。而目前降低胆道损伤的方法主要是通过专家经验，这需要医生长时间的积累才能达到，但是在现实生活中大部分医生的实际经验是不足的，因此，如何通过人工智能的方式来实现在胆囊切除术的过程中对胆道损伤的降低，是现阶段急需解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点，提供了一种提高腹腔镜胆囊切除术安全性的智能辅助方法及系统，解决了现有胆囊切除术手术只能依靠专家经验进行判断存在的不足。

本发明的目的通过以下技术方案来实现：一种提高腹腔镜胆囊切除术安全性的智能辅助方法及系统，所述智能辅助方法包括：

步骤一、通过已标注数据训练得到用于识别手术要素的人工智能计算机模型和基于医学应用的安全手术模型，其中安全手术模型基于人工智能计算机模型获得的手术要素建立；

步骤二、通过腹腔镜将实时采集的图像输入到人工智能计算机模型中进行处理，获取手术要素的量化数据；

步骤三、将手术要素输入到安全手术模型进行分析，输出影响降低医源性胆道损伤的指导要素解剖结构实时标记和CVS实时评分；

步骤四、根据所述解剖结构实时标记和CVS实时评分的指示进行手术操作，并在手术过程中实时提示。

所述手术要素包括：手术器械、解剖结构、手术阶段和CVS评分；基于不同手术阶段，手术器械、解剖结构、CVS评分之间的关系，并结合手术各阶段时长、总时长和现有手术经验，建立基于医学应用的安全手术模型。

所述人工智能计算机模型构建步骤包括：

收集腹腔镜手术视频并对图片和视频进行标注，得到手术标注数据库；

根据手术标注数据库中的手术器械标注数据、解剖结构标注数据、CVS评分标注数据和手术阶段标注数据分别通过YOLO v4算法、EfficientNet算法和ResNet+LSTM构建手术器械检测模型、解剖结构检测模型、CVS评分模型和手术阶段识别模型。