摘要
本发明公开了基于多模态表征和因果推理的外科手术评估方法及系统,涉及人工智能技术领域,在普通手术场景上深入研究了基于深度学习的手术技能分析及评估。本发明从数据和算法框架这两个角度出发,提出了两个核心内容来提升手术技能的评估性能。首先,开发了几种新技术,可以在普通微创手术中提供三种不同模态的观测数据,包括视频、轨迹和语言。在此基础上,设计了一种跨模态对比学习策略,能够从三种不同模态的数据中学习具有辨别性的特征。其次,提出了一个联合进行手术动作识别和技能评估的统一框架,其设计了一个基于因果推理的预测结构来对两个任务之间的因果关系进行建模,从而实现更高性能的动作识别和技能评估。
技术关键词
局部视觉特征
全局视觉特征
多模态
动作特征
轨迹特征
热力图
分支
生成工具
输出特征
编码器
网络结构
技能评估
线性
视频
手术场景
算法框架
系统为您推荐了相关专利信息
位置调节单元
扦样杆
扫描单元
取样平台
数据处理单元
轨迹跟踪控制方法
状态观测器
反馈控制器
控制台
迟滞模型
液体硅胶注塑
速率控制方法
多模态传感器
模糊神经网络
闭环反馈机制
孤独症谱系障碍
注意力
眼动特征
电信号
脑电特征提取
采空区注浆
多模态
调度系统
注浆泵流量
DS证据理论