[發明專利]一種用于醫學影像引導手術的觸覺導航系統在審
| 申請號: | 201810302520.6 | 申請日: | 2018-04-05 |
| 公開(公告)號: | CN110338907A | 公開(公告)日: | 2019-10-18 |
| 發明(設計)人: | 邰永航;石俊生;李瓊;魏磊;陳載清;黃小喬;柳昱辰;秦芝寶 | 申請(專利權)人: | 云南師范大學 |
| 主分類號: | A61B34/20 | 分類號: | A61B34/20;A61B34/10 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 650500 云*** | 國省代碼: | 云南;53 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 觸覺 微創手術 導航系統 微創手術器械 學習訓練模塊 醫學影像引導 可視化模塊 人工智能 采集模塊 成像效果 觸覺感知 觸覺數據 決策系統 力學數據 融合模塊 實時性好 手術分類 手術預測 學習算法 訓練模型 可視化 引導的 影像學 準確率 病患 算法 采集 清晰 痛苦 醫生 | ||
本發明公開了一種用于微創手術的觸覺導航系統,用以提高微創手術的精準性。具體包括:觸覺數據采集模塊(1),深度學習訓練模塊(2),手術預測模塊(3),手術分類模塊(4)觸覺可視化模塊(5)以及視觸融合模塊(6);本發明通過在手術中通過真實微創手術器械搭建的力學數據采集、訓練模型,結合深度學習算法、人工智能決策系統、以及觸覺可視化算法搭建的觸覺導航系統準確率高、實時性好。彌補了現有的單純通過影像學引導的微創手術中成像效果差、組織邊界不清晰、觸覺感知缺失等缺點,大大提高了高難度、復雜微創手術的精準性,節省了醫生操作時間,減輕了手術給病患帶來的痛苦。
技術領域:
本發明屬于人工智能輔助外科醫學領域,具體涉及用于醫學影像引導手術的觸覺導航方法。
背景技術:
外科手術,依然是諸多復雜疾病治療的主要治療手段。然而手術治療理念,已經不僅僅局限于傳統的大面積、開放性的手術方式,個體化精準微創手術的普及意味著“精準醫學”正逐步被應用到臨床外科醫療領域。影像引導手術(IGS,Image Guide Surgery)屬于計算機輔助外科手術中的手術導航領域,通過在外科手術過程中,引入患者實時醫學影像數據(CT/MRI/X-ray/超聲),借助虛擬現實技術,依托光/磁/電等定位跟蹤系統,實時顯示手術器械、病患、病變組織等空間位置關系及動態醫學影像信息,從而實現對于手術過程的實時引導。該技術最先應用于神經外科手術,隨后逐漸廣泛應用在脊柱外科、整形外科、膝關節、胸腹部外科以及腫瘤的穿刺活檢手術中。
然而現有的醫學影像導航系統主要存在以下兩個方面的難點:從影像引導方面:一是術前圖像與術中圖像的配準,在手術不同時刻的不同器官位置數據,需要準確的通過術前數據提取相關有效數據疊加到術中狀態;二是導航系統的實時性,手術過程中醫生操作及病患呼吸、體位帶來的空間位置的改變、遮擋等,需要標記傳感器及導航設備實時矯正配準,從而嚴重影響了導航系統的準確性;三是多模態圖像之間的配準,CT、MRI、X光、超聲等影像數據,由于成像機理不同,導致圖像之間差別較大,現有的基于幾何特征和基于圖像密度特征的多模態間配準算法,仍舊無法在精度高和實時性好之間找到最優兼容。從手術操作性方面,手術技巧,根本上是一種肌肉記憶,從每一個手術操作過程中的觸覺回饋表現,是醫生在手術過程中對于病人實時狀態最直接的反饋,例如是否穿破目標組織,是否進入手術操作區域,手術過程中力、角度、深度的閾值范圍等。而現有的基本上所有導航設備大多都都忽略了觸覺導航在手術過程中的重要作用。
發明內容:
本發明的目的在于提供一種用于醫學影像引導手術的觸覺導航系統,用以提高影像引導微創手術的精準性。具體包括:觸覺數據采集模塊(1),深度學習訓練模塊(2),手術預測模塊(3),手術分類模塊(4)觸覺可視化模塊(5)以及視觸融合模塊(6);本發明通過在手術中通過真實微創手術器械搭建的力學數據采集、訓練模型,結合深度學習算法、人工智能決策系統、以及觸覺可視化算法搭建的觸覺導航系統準確率高、實時性好。彌補了現有的單純通過影像引導微創手術中成像效果差、組織邊界不清晰、觸覺感知缺失等缺點,大大提高了手術精度,縮短了手術時間,減輕了手術給病患帶來的痛苦。
所述的觸覺數據采集模塊,包括六自由度(6DOF)力學傳感器模塊,手術器械模塊和定制化連接器模塊。所述的六自由度力學傳感器,能夠實時記錄手術過程中手術器械操作(如:穿刺、提拉、撕扯等影像引導手術操作)中的力及力矩特征:所述的手術器械模塊,即為真實手術過程中的手術器械(如:穿刺針,介入導管,腔鏡等影像引導手術器械)。所述的定制化連接器(Connector),即為通過定制設計實現的力學傳感器與真是手術器械的連接,作為優選,通過3D打印技術打印的定制化連接器。
所述的深度學習訓練模塊,是指通過深度神經網絡學習處理所獲得的觸覺大數據,從而用于手術過程中的觸覺導航,其主要包括手術觸覺數據預測模塊及手術觸覺數據分類兩個模塊。
所述的手術預測模塊,是指通過遞歸神經網絡(RNN)中的預測算法,通過訓練實驗獲取的觸覺數據,獲得手術過程中的力學曲線預測模型,并用于實時的手術觸覺導航過程。
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