摘要
本发明涉及基于神经网络的腹腔镜胆囊切除术中术野优化方法。首先收集并预处理腹腔镜手术视频和图像数据,通过多位医生共同参与以多数意见服从原则,通过图像处理技术进行降噪、增强对比度和边缘检测;所述多数意见服从原则通过实施多数意见决策算法来整合多位医生的意见;所述边缘检测用于识别、跟踪手术中的解剖结构边缘;设计并训练深度学习模型,并基于改进的卷积神经网络架构,增加特定的注意力机制;最后开发术野优化算法,利用训练好的神经网络模型对手术视频进行实时解析,预测关键解剖结构的位置变化,并根据预测结果实时调整摄像头角度、焦距和照明条件,同时引入反馈系统,根据手术过程中的医生操作反馈进行动态调整。
技术关键词
腹腔镜胆囊切除术
实时反馈系统
摄像头控制系统
训练深度学习模型
神经网络模型
边缘检测
协作平台
集成计算机
神经网络架构
交叉验证方法
MRI成像技术
算法构建方法
数据训练神经网络
手术场景
腹腔镜手术
视频
照明调节系统
决策算法
系统为您推荐了相关专利信息
种子溯源系统
便携式设备
北斗定位系统
区块链溯源
数据中心
关联分析方法
神经网络模型
异构
特征提取单元
节点
可见光通信装置
车辆
可见光信号
规划
交通管控效率
关节
运动状态信息
角速度信息
训练样本数据
自动标定方法
推力控制方法
航空发动机模型
控制航空发动机
神经网络模型
模糊控制器