[发明专利]一种基于实例分割网络的角膜移植缝合操作的AR导航方法及系统

说明书

本发明涉及一种基于实例分割网络的角膜移植缝合操作的AR导航方法及系统，其方法包括：S1：获取角膜手术图像，利用实例分割网络对角膜手术图像的角膜轮廓进行分割，得到角膜缝线和角膜轮廓的分割掩模；S2：根据角膜缝线的分割掩模获取角膜缝线的坐标位置；根据角膜轮廓的分割掩模预测得到最佳角膜缝线位置；S3：将最佳角膜缝线位置与角膜缝线的位置进行对比，判断角膜缝线的位置是否需要重缝；S4：通过AR在当前帧的角膜轮廓图像中叠加标记，标记角膜缝线位置与最佳角膜缝线位置。本发明提供的方法能够在手术中实时追踪角膜缝线与角膜轮廓，根据实时角膜缝线位置与最佳角膜缝线位置进行对比，反馈医生真实角膜缝线的缝合情况，提高手术成功率。

技术领域

本发明涉及眼科手术领域，具体涉及一种基于实例分割网络的角膜移植缝合操作的AR导航方法及系统。

背景技术

世界范围内最主要的致盲性眼疾就是角膜疾病，当人罹患感染性角膜炎并没有及时进行手术治疗时，就会造成角膜视力暂时性或者永久性的损伤，角膜疾病在我国的发病率仅次于白内障，概率约为万分之十一。近年来，我国医疗技术急速发展，一些造成视力受损并且药物无法治疗的角膜疾病，比如感染性角膜溃疡等，都可以使用深板层角膜移植手术(Deep Anterior Lamellar Keratoplasty，DALK)作为治疗方法。深板层角膜移植术的过程主要为将人眼角膜的上皮细胞和基质层去除，直到角膜仅剩下弹力层，在切除病变角膜之后，将相应完好以及厚度相同角膜填补空缺的手术方法。深板层角膜移植手术能够有效降低发生内皮细胞丢失和内皮性排斥反应的风险，减少散光等手术并发症的发生。

深板层角膜手术的提出以及发展过程极大地提高了角膜移植手术的成功率。与此同时眼部位置手术艰难，可视范围小，手术精度对医生要求极高，所以在显微外科手术里，板层角膜移植手术是最具有挑战性的一类手术。一些手术过程中的意外，比如角膜基质去除不完整，角膜缝线缝合位置不均匀，没有对整个角膜进行等分，这些情况都会影响患者手术后的视力恢复效果。与此同时，散光、青光眼、继发性视网膜脱落、后膜形成等手术并发症都会在角膜缝线不完全的情况下产生，当缝合质量严重不合格时，会导致手术失败，引起二次手术等情况。深板层角膜移植手术要求在医生在缝合时，严格控制缝线位置，保持缝线间隔均匀，去除角膜厚度适中，在缝合时，缝线需要穿过一定量厚度的供体角膜，使得缝合后角膜恢复到正常轮廓。不均匀的缝线会导致术后恢复时间的延长，严重情况下会产生瘢痕。

因此，如何为医生在术中提供实时的手术指导，及时做出决策，减少手术风险成为一个亟待解决的问题。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供一种基于实例分割网络的角膜移植缝合操作的AR导航方法及系统。

本发明技术解决方案为：一种基于实例分割网络的角膜移植缝合操作的AR导航方法，包括：

步骤S1：获取板层角膜手术移植过程中的视频影像，对所述视频影像中的每一帧角膜手术图像，利用实例分割网络对所述角膜手术图像的角膜轮廓进行分割，得到角膜缝线和角膜轮廓的分割掩模；其中，所述实例分割网络包括原型掩模模块；

步骤S2：对所述角膜缝线的分割掩模进行处理，获取所述角膜缝线的坐标位置；使用椭圆拟合对所述角膜轮廓的分割掩模进行处理，预测得到最佳角膜缝线位置；

步骤S3：将所述最佳角膜缝线位置与所述角膜缝线的位置进行对比，判断所述角膜缝线的位置是否合格，如果不合格，给出反馈信息告知医生进行重缝；

步骤S4：通过AR在当前帧的角膜轮廓图像中叠加标记，标记所述角膜缝线位置与所述最佳角膜缝线位置。

本发明与现有技术相比，具有以下优点：

本发明公开了一种基于实例分割网络的角膜移植缝合操作的AR导航方法，能够在手术中实时追踪角膜缝线与角膜轮廓，根据实时角膜缝线位置与预测得到最佳角膜缝线位置进行对比，反馈医生真实角膜缝线的缝合情况，提高手术成功率。

附图说明