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申请/专利权人：武汉长江激光科技有限公司

摘要：本发明提出了一种基于激光的手术参考方案生成方法及装置，涉及激光辅助治疗技术领域，采集患者治疗数据，其中，所述患者治疗数据包括入射激光轮廓参数和患者组织模型；构建烧蚀运动学模型，将所述入射激光轮廓参数和所述患者组织模型的激光入射坐标输入所述烧蚀运动学模型，以获取组织烧蚀特征；将所述组织烧蚀特征输入时间循环神经网络中，以使所述时间循环神经网络输出与所述组织烧蚀特征对应的烧蚀治疗预测结果；生成以所述烧蚀治疗预测结果作为参考信息的手术参考方案。本发明有助于提升最终所确定激光手术方案的准确度。

主权项：1.一种基于激光的手术参考方案生成方法，其特征在于，所述方法包括：采集患者治疗数据，其中，所述患者治疗数据包括入射激光轮廓参数和患者组织模型，所述患者组织模型包含激光入射坐标；构建烧蚀运动学模型，将所述入射激光轮廓参数和所述患者组织模型的激光入射坐标输入所述烧蚀运动学模型，经处理后得到组织烧蚀特征；所述烧蚀运动学模型的表达式为： ；其中，Af表示激光入射角度，Cf表示激光烧蚀中心，bk表示进行激光消融前所述组织模型的第k个模拟坐标，nk表示进行激光消融后所述组织模型的第k个模拟坐标，dkx表示由入射角度Af方向激光烧蚀消去的组织体积；将所述组织烧蚀特征输入时间循环神经网络中，得到所述组织烧蚀特征对应的烧蚀治疗预测结果；所述时间循环神经网络包括双向长短期记忆网络和卷积长短期记忆网络，所述双向长短期记忆网络用于记录每个时间步中的组织烧蚀特征，并输出与组织烧蚀特征对应的向前传递特征和向后传递特征，所述卷积长短期记忆网络用于捕捉时间序列数据中的时空特征，并输出基于所述组织烧蚀特征和所述时间序列数据的卷积特征；所述将所述组织烧蚀特征输入时间循环神经网络中，得到所述组织烧蚀特征对应的烧蚀治疗预测结果，具体包括：分别将不同时间步对应的组织烧蚀特征依次输入所述双向长短期记忆网络和所述卷积长短期记忆网络；所述双向长短期记忆网络基于组织烧蚀特征输出向前传递特征和向后传递特征，所述卷积长短期记忆网络基于组织烧蚀特征输出卷积特征；基于特征融合模块对所述向前传递特征、所述向后传递特征以及所述卷积特征进行特征融合，得到与时间步对应的预测烧蚀特征；将所述预测烧蚀特征通过基于全连接层的预测模块，以使所述预测模块输出与预测烧蚀特征对应的烧蚀治疗预测结果；以所述烧蚀治疗预测结果作为参考信息，并基于所述参考信息生成对应的手术参考方案。

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