[发明专利]一种外科手术辅助系统及手术路径规划方法

权利要求书

1.一种外科手术辅助系统，其特征在于，包括术前手术规划系统及术中手术导航系统；术前手术规划系统包括：用于三维模型重建的图像处理模块、用于储存患者医疗信息的数据库以及用于规划手术器械移动路径的手术规划模块；术中手术导航系统包括：用于测量手术器械和待手术部位的空间位置的定位模块、用于记录手术器械移动路径的手术导航模块以及用于提示医生的路径指示装置；手术规划模块包括手术路径优化模块和/或基于神经网络建立的手术路径规划模型；手术路径优化模块，其基于空间轨迹规划算法，在手术约束区域范围内求取最佳手术路径；手术路径规划模型，其采用由已手术患者的术前医疗信息、手术路径及术后结果数据构造的训练集进行训练，其输入待手术患者的医疗信息及术后期望数据，其输出用于辅助医生决策的辅助手术路径；其中：

手术规划模块通过以下方法步骤实现规划手术器械移动路径：

步骤一，建立医学图像数据集，并标注数据集图像中重要血管、神经和关键组织、器官，通过深度学习方法，训练用于医学图像分割的神经网络模型；

步骤二，获取患者病灶处的图像数据后，根据用于医学图像分割的神经网络模型自动识别和分割病灶区域重要血管、神经和关键组织、器官，通过医学图像三维重建技术构建患者病灶区域三维模型；

步骤三，通过三维扫描装置获取患者病灶区域的体表三维模型，将患者病灶区域三维模型与体表三维模型进行配准；

步骤四，以与需要避开的血管、神经、关键组织及器官保持符合医学要求的安全距离为约束条件，划定手术约束区域范围；

步骤五，在手术约束区域范围内，通过空间轨迹规划算法得到最佳手术路径，实现手术路径的自动规划；

步骤五包括如下分步骤：

步骤C1，在手术约束区域范围内，创建n个互相平行的二维截断面，选取其中一个二维截断面，在该平面上利用空间路径规划算法，求得该平面内的理想手术路径；

步骤C2，对n个二维截断面依次求得基于该平面的理想手术路径，在垂直于平面的方向对得到的n条平面路径进行叠加，得到空间的一个三维曲面；

步骤C3，根据医学先验条件及医学要求，确定手术器械安全活动区间，并根据医生操作难易程度，选择区间内一个平滑的三维曲面为最优手术路径；

手术路径优化模块，其基于采用Q-learning算法的空间轨迹规划算法，其通过如下具体方法步骤迭代计算出最佳手术路径：

步骤A1，初始化各参数：建立Q-value表，设置当前迭代次数为i，最大迭代次数为I，初始化i＝0；定义当前状态为s_t，该状态下的行动为a_t，设置Q-value表中Q(s_i,a_i)＝0；初始化学习率α＝0.2，折扣率γ＝0.8，设置每一个行动后得到的奖赏为r_t；设置手术区域范围上边界点为起点，下边界点为终点；设置患者病灶区域三维模型的手术约束区域范围为环境空间为E，将其离散为n个有效的二维截断面，选取其中一个二维截断面，对其建立坐标系并进行离散化，得到可选的t个状态，设置可选的行动集合为A；

步骤A2，设置起点为初始状态，终点为终端状态，根据ε-greedy策略选择最优行动a_t，选择行动a_t的概率为：

式中，ε为贪婪值；1-ε为选择最优行动a_t的概率；为估计未来能得到的最大奖赏；a表示行动；s表示状态；prob(a_t)为选择行动a_t的概率；

步骤A3，选择行动a_t后，得到奖赏r_t，用于确定下一步的行动；以及得到下一步的状态s_t+1；

步骤A4，更新Q-value表以及贪婪值ε；

Q-value更新公式为；

贪婪值ε更新公式为：

步骤A5，令s_t＝s_t+1，判断是否到达终端状态及Q(s_t,a_t)值是否收敛，若不满足条件则返回至步骤A2，直至满足迭代条件，通过T次迭代训练后，得到最优规划路径。