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摘要：本发明公开了一种基于可解释人工智能的外科手术技能评级方法，涉及人工智能领域，主要包括步骤：获取手术的整流视频，并通过膨胀三维卷积网提取整流视频各通道下的特征图集；通过全局平均池化层对各特征图进行时间维度上的均值化处理并获取时序均值特征；根据时序均值特征求取整流视频中各特征区域的分类评分；通过将分类评分与整流视频中对应的特征区域相关联获取类别激活图，并根据类别激活图获取带有手术轨迹以及各轨迹段评级的显著图。本发明通过获取带有手术轨迹以及相应评分的热度显著图，从而帮助医生能够清晰的了解自身术中操作存在的缺陷和不足，从而做出针对性训练。
主权项：1.一种基于可解释人工智能的外科手术技能评级方法，其特征在于，包括步骤：S1：获取手术的整流视频，并通过膨胀三维卷积网提取整流视频各通道下的特征图集；所述手术整流视频为根据手术视频进行时空维度的下采样，并以预设提取频率进行重取样后，以预设提取频率相对应的帧率进行等时长的视频获取；所述特征图集的提取标准包括手术器材和手术行为，膨胀三维卷积网需经过预训练获取，所述预训练包括：通过ImageNet和Kinetics中的数据集对膨胀三维卷积网进行模型预训练；将训练后膨胀三维卷积网的权重矩阵集作为初始参数，通过迁移学习优化初始参数；S2：通过全局平均池化层对各特征图进行时间维度上的均值化处理并获取时序均值特征；S3：根据时序均值特征求取整流视频中各特征区域的分类评分；S4：通过将分类评分与整流视频中对应的特征区域相关联获取类别激活图，并根据类别激活图获取带有达芬奇手术系统左机械臂与右机械臂对应手术轨迹以及各轨迹段评级的显著图；所述全局平均池化层之后还连接有全连接层，类别激活图是根据全连接层中对应分类的权重矩阵与相应的特征图相乘并累加获得；所述根据类别激活图获取带有手术轨迹评级的显著图前还包括步骤：对类别激活图进行整流视频规格下的时空域放大处理；根据放大处理后的类激活图进行热图转换获取显著图；所述类激活图的热图转换中，根据各特征区域中手术行为和手术器材的分类评分进行热度转换。
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百度查询： 翁莹 一种基于可解释人工智能的外科手术技能评级方法与系统
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