[發(fā)明專利]一種基于FPGA的前列腺增生雙極電切術(shù)智能預(yù)警方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910201747.6
• 申請日: 2019-03-18
• 公開（公告）號: CN109893241A
• 公開（公告）日: 2019-06-18
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 郭洋;左齊茹儀;李佳
• 申請（專利權(quán)）人: 武漢大學(xué)
• 主分類號: A61B18/12
• 分類號: A61B18/12;A61B90/00
• 代理公司: 武漢科皓知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 胡琦旖

本發(fā)明屬于醫(yī)療手術(shù)智能輔助技術(shù)領(lǐng)域，公開了一種基于FPGA的前列腺增生雙極電切術(shù)智能預(yù)警方法，包括以下步驟：以Squeezenet網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，構(gòu)建部署于FPGA的前列腺包膜組織檢測模塊；獲取手術(shù)實時圖像，并將所述手術(shù)實時圖像傳送至FPGA；利用所述前列腺包膜組織檢測模塊對所述手術(shù)實時圖像進(jìn)行前列腺包膜組織進(jìn)行檢測，從而得到預(yù)警信息。本發(fā)明能夠在前列腺增生雙極電切手術(shù)中輔助醫(yī)生操作，及時給出預(yù)警信息，避免過度切除，降低手術(shù)失誤率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及醫(yī)療手術(shù)智能輔助技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于FPGA的前列腺增生雙極電切術(shù)智能預(yù)警方法。

背景技術(shù)

前列腺增生(BPH)是引起中老年男性排尿障礙的最為常見的良性疾病之一，隨全球人口老年化發(fā)病逐漸增多。針對BPH，目前主要的外科手術(shù)方法是經(jīng)尿道前列腺電切術(shù)。其中，經(jīng)尿道前列腺等離子雙極電切術(shù)(TUPKP)的使用較為廣泛。TUKEP將前列腺于包膜內(nèi)切除，更加符合前列腺解剖結(jié)構(gòu)。但手術(shù)操作過程對醫(yī)生經(jīng)驗水平要求較高，在內(nèi)窺鏡配合下實施切除有時存在不精準(zhǔn)現(xiàn)象，術(shù)中過度切除往往會對術(shù)后患者生活質(zhì)量造成不良影響。

目前，世界范圍內(nèi)存在著醫(yī)療資源供需嚴(yán)重失衡以及地域分配不均等問題，我國，印度等發(fā)展中國家尤為嚴(yán)重。手術(shù)主刀醫(yī)師是一個理論性、實踐性極高的職業(yè)，中國最好的醫(yī)生70％分布在北上廣等一線城市，而二三線城市、基層衛(wèi)生工作者在實踐能力和診斷經(jīng)驗方面相較于前者存在較為明顯的差距。經(jīng)驗不足的醫(yī)生在手術(shù)中表現(xiàn)出的生疏性和風(fēng)險低警惕性，往往增加了手術(shù)相應(yīng)失誤率。手術(shù)失誤往往會引發(fā)一系列后遺癥，降低患者術(shù)后生活質(zhì)量。

近年來，人工智能發(fā)展迅速，成為當(dāng)代醫(yī)療變革的技術(shù)動力。人工智能在精準(zhǔn)醫(yī)療、醫(yī)學(xué)影像、藥效挖掘、新藥研發(fā)、健康管理等領(lǐng)域都留下了自己的足跡。其中，深度學(xué)習(xí)是在該趨勢中最流行的技術(shù)。基于大量的醫(yī)療圖像數(shù)據(jù)訓(xùn)練出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型使醫(yī)療手術(shù)中特定目標(biāo)檢測成為可能，并具有識別速度快，準(zhǔn)確率高等優(yōu)良性能。

發(fā)明內(nèi)容

針對前列腺增生雙極電切手術(shù)操作過程對醫(yī)生經(jīng)驗水平要求較高，在內(nèi)窺鏡配合下實施切除有時存在不精準(zhǔn)的問題，本發(fā)明提供一種基于FPGA的前列腺增生雙極電切術(shù)智能預(yù)警方法，旨在術(shù)中輔助醫(yī)生操作，及時給出預(yù)警信息，避免過度切除，降低手術(shù)失誤率。

本申請實施例提供一種基于FPGA的前列腺增生雙極電切術(shù)智能預(yù)警方法，包括以下步驟：

以Squeezenet網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，構(gòu)建部署于FPGA的前列腺包膜組織檢測模塊；

獲取手術(shù)實時圖像，并將所述手術(shù)實時圖像傳送至FPGA；

利用所述前列腺包膜組織檢測模塊對所述手術(shù)實時圖像進(jìn)行前列腺包膜組織進(jìn)行檢測，并反饋預(yù)警信息。

優(yōu)選的，所述以Squeezenet網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，構(gòu)建部署于FPGA的前列腺包膜組織檢測模塊包括以下步驟：

采集前列腺增生雙極電切手術(shù)圖像數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)集；

構(gòu)建Squeezenet網(wǎng)絡(luò)；

利用所述數(shù)據(jù)集對所述squeezenet網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行迭代訓(xùn)練，得到量化模型及權(quán)重參數(shù)；

利用Vivado把所述量化模型進(jìn)行綜合進(jìn)而生成加速IP核；

將所述權(quán)重參數(shù)和所述加速IP核加載至FPGA。

優(yōu)選的，所述Squeezenet網(wǎng)絡(luò)包括Fire模型，所述Fire模型由壓縮層和擴張層構(gòu)成，所述壓縮層為1×1卷積核的卷積層，所述擴張層為1×1和3×3卷積核的卷積層。

優(yōu)選的，所述Squeezenet網(wǎng)絡(luò)將欠采樣操作延后。

優(yōu)選的，所述獲取手術(shù)實時圖像，并將所述手術(shù)實時圖像傳送至FPGA包括：