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申请/专利权人：河南省肿瘤医院
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。
主权项：1.基于神经网络的腹腔镜胆囊切除术中术野优化方法，其特征在于包括以下步骤：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对视频和图像中的胆囊、胆道、肝脏关键结构进行标注，并通过图像处理技术进行降噪、增强对比度和边缘检测；其中，所述多数意见服从原则是基于云的协作平台，允许多位医生远程登录并实时标注相同的手术视频和图像数据，通过实施多数意见决策算法来整合多位医生的意见，每当医生完成单个标注后，计算机系统统计所有医生的标注结果，并采用多数意见作为最终的结构定位；其中，所述边缘检测用于识别、跟踪手术中的解剖结构边缘；然后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，专注于关键结构区域的特征学习，使用标注数据训练并通过交叉验证方法优化模型参数；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。
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百度查询： 河南省肿瘤医院 基于神经网络的腹腔镜胆囊切除术中术野优化方法
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