基于长短期记忆网络的导丝姿态预测方法

本发明属于介入手术机器人技术领域，公开一种基于长短期记忆网络的导丝姿态预测方法，包括以下步骤：输入多个样品图像，提取各样品图像的形态特征，测量所提取形态特征参数，并手动输入形态特征参数对应的导丝参数，将形态特征参数和对应导丝参数合并作为样本数据；将所有样本数据分为训练集和验证集，对训练集内所有样本数据进行分类，最后对训练集和验证集内所有样本数据进行标准化处理；基于样本数据搭建导丝姿态预测模型；通过标准化处理后的样本数据，对导丝姿态预测模型进行训练；输入新的样本数据进行导丝姿态预测；解决了现有技术中存在着对导丝姿态预测的计算运行时间长而无法满足手术中需求的问题，有效提高了导丝姿态预测效率。