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基于多模態(tài)融合的手術(shù)操作引導(dǎo)方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)

文檔序號(hào):42102365發(fā)布日期:2025-06-06 19:27閱讀:16來(lái)源:國(guó)知局

本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)操作指引,具體涉及基于多模態(tài)融合的手術(shù)操作引導(dǎo)方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì)。


背景技術(shù):

1、手術(shù)導(dǎo)航是一種利用計(jì)算機(jī)、精密測(cè)量?jī)x器和圖像處理等技術(shù)來(lái)引導(dǎo)外科醫(yī)生進(jìn)行手術(shù)操作的技術(shù),可以幫助外科醫(yī)生精確定位和追蹤手術(shù)器械在空間中的位置,以提高手術(shù)的安全性、精確性,幫助醫(yī)生開展手術(shù),目前廣泛應(yīng)用在神經(jīng)外科、骨科、心臟外科、腫瘤介入治療、口腔頜面外科、眼科、耳鼻喉科等領(lǐng)域。手術(shù)導(dǎo)航技術(shù)常常被比喻為gps導(dǎo)航,就像駕駛者可以在地圖上看到自己的位置一樣,手術(shù)導(dǎo)航可以準(zhǔn)確地引導(dǎo)醫(yī)生到病灶位置,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的手術(shù)操作。

2、因此,在當(dāng)前的手術(shù)操作指引中仍然需要人為參與,無(wú)法直接性獲取后續(xù)操作的指引數(shù)據(jù),即后續(xù)操作的手術(shù)機(jī)器人位姿和器械用力情況,需要進(jìn)行術(shù)中分析,導(dǎo)致術(shù)中暫停,提升危險(xiǎn)系數(shù)。


技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供基于多模態(tài)融合的手術(shù)操作引導(dǎo)方法,以解決現(xiàn)有技術(shù)中仍然需要人為參與,無(wú)法直接性獲取后續(xù)操作的指引數(shù)據(jù),需要進(jìn)行術(shù)中分析,導(dǎo)致術(shù)中暫停,提升危險(xiǎn)系數(shù)的技術(shù)問(wèn)題。

2、為解決上述技術(shù)問(wèn)題,本發(fā)明具體提供下述技術(shù)方案:

3、一種基于多模態(tài)融合的手術(shù)操作引導(dǎo)方法,包括以下步驟:

4、將在手術(shù)全流程周期中,記錄各流程節(jié)點(diǎn)處手術(shù)機(jī)器人的標(biāo)準(zhǔn)位姿信息,力覺(jué)傳感器反饋的器械標(biāo)準(zhǔn)力信息,并將標(biāo)準(zhǔn)位姿信息和器械標(biāo)準(zhǔn)力信息組合為用于實(shí)時(shí)手術(shù)操作的標(biāo)準(zhǔn)多源信息;

5、在各流程節(jié)點(diǎn)處的所述標(biāo)準(zhǔn)多源信息中進(jìn)行多模態(tài)特征提取,得到各流程節(jié)點(diǎn)處的所述標(biāo)準(zhǔn)多源信息的多模態(tài)特征;

6、將各流程節(jié)點(diǎn)處的所述標(biāo)準(zhǔn)多源信息的多模態(tài)特征,通過(guò)lstm模型進(jìn)行雙向時(shí)序預(yù)測(cè)訓(xùn)練,得到手術(shù)指引模型;

7、利用手術(shù)指引模型根據(jù)由手術(shù)機(jī)器人的實(shí)時(shí)位姿信息,力覺(jué)傳感器反饋的器械實(shí)時(shí)力信息構(gòu)成的實(shí)時(shí)多源信息,預(yù)測(cè)出手術(shù)機(jī)器人的下一時(shí)刻位姿信息,力覺(jué)傳感器反饋的器械下一時(shí)刻力信息。

8、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案,所述多模態(tài)特征的提取方法包括:

9、利用kl散度量化手術(shù)全流程周期中相鄰兩個(gè)流程節(jié)點(diǎn)中后置流程節(jié)點(diǎn)多維信息與前置流程節(jié)點(diǎn)多維信息之間的差異性,得到后置流程節(jié)點(diǎn)多維信息中各類信息與前置流程節(jié)點(diǎn)多維信息中各類之間的kl散度值;

10、將后置流程節(jié)點(diǎn)多維信息中各類信息與前置流程節(jié)點(diǎn)多維信息中各類之間的kl散度值,作為標(biāo)準(zhǔn)多源信息中各類信息的時(shí)間尺度權(quán)重;

11、所述時(shí)間尺度權(quán)重為:

12、;

13、;

14、;

15、式中,為標(biāo)準(zhǔn)多源信息中第i類信息在第t個(gè)流程節(jié)點(diǎn)處的時(shí)間尺度權(quán)重,為在第t個(gè)流程節(jié)點(diǎn)處標(biāo)準(zhǔn)多源信息中第i類信息,為在第t-1個(gè)流程節(jié)點(diǎn)處標(biāo)準(zhǔn)多源信息中第i類信息,為和之間的kl散度,為和之間的kl散度;

16、將標(biāo)準(zhǔn)多源信息中第i類信息在第t個(gè)流程節(jié)點(diǎn)處的時(shí)間尺度權(quán)重加權(quán)至在第t個(gè)流程節(jié)點(diǎn)處標(biāo)準(zhǔn)多源信息中第i類信息,得到在第t個(gè)流程節(jié)點(diǎn)處的多源時(shí)間組合信息,n為標(biāo)準(zhǔn)多源信息中信息類別總數(shù)量;

17、將第t個(gè)流程節(jié)點(diǎn)處的多源時(shí)間組合信息,通過(guò)cnn特征提取網(wǎng)絡(luò),得到第t個(gè)流程節(jié)點(diǎn)處的多源時(shí)間組合信息的空間特征;

18、將第t個(gè)流程節(jié)點(diǎn)處的多源時(shí)間組合信息的空間特征經(jīng)過(guò)自注意力機(jī)制處理,得到第t個(gè)流程節(jié)點(diǎn)處的多模態(tài)特征;

19、多模態(tài)特征為:

20、;

21、其中,;

22、;

23、;

24、式中,、和分別為注意力機(jī)制中的查詢query、鍵key和值value,為的維度,為取中間值運(yùn)算符,為維度提取運(yùn)算符,為第t個(gè)流程節(jié)點(diǎn)處的多源時(shí)間組合信息中第i類信息的空間特征,為第t個(gè)流程節(jié)點(diǎn)處的標(biāo)準(zhǔn)多源信息中第i類信息的多模態(tài)特征,t為轉(zhuǎn)置運(yùn)算符。

25、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案,所述手術(shù)指引模型的構(gòu)建方法包括:

26、將手術(shù)全流程周期中各流程節(jié)點(diǎn)處的標(biāo)準(zhǔn)多維信息以流程節(jié)點(diǎn)進(jìn)行序列化,得到標(biāo)準(zhǔn)多維信息序列;

27、將標(biāo)準(zhǔn)多維信息的多模態(tài)特征作為第一lstm網(wǎng)絡(luò)的輸入量,將位于多模態(tài)特征下一流程節(jié)點(diǎn)處的標(biāo)準(zhǔn)多維信息作為第一lstm網(wǎng)絡(luò)的輸出量;

28、將標(biāo)準(zhǔn)多維信息作為第二lstm網(wǎng)絡(luò)的輸入量,將位于標(biāo)準(zhǔn)多維信息上一流程節(jié)點(diǎn)處的標(biāo)準(zhǔn)多維信息作為第二lstm網(wǎng)絡(luò)的輸出量;

29、以第一lstm網(wǎng)絡(luò)的輸出量和真值之間的預(yù)測(cè)性損失,以及第二lstm網(wǎng)絡(luò)的輸出量和第一lstm網(wǎng)絡(luò)的輸入量之間多維信息循環(huán)一致性損失的組合損失,對(duì)第一lstm網(wǎng)絡(luò)和第二lstm網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練;

30、將訓(xùn)練完成后的第一lstm網(wǎng)絡(luò)作為所述手術(shù)指引模型;

31、其中,所述第一lstm網(wǎng)絡(luò)為:

32、=lstm1();

33、式中,為在第t+1個(gè)流程節(jié)點(diǎn)處標(biāo)準(zhǔn)多源信息中第i類信息,為第t個(gè)流程節(jié)點(diǎn)處的標(biāo)準(zhǔn)多源信息中第i類信息的多模態(tài)特征,lstm1為lstm網(wǎng)絡(luò);

34、第二lstm網(wǎng)絡(luò)為:

35、=lstm2();

36、式中,為在第t個(gè)流程節(jié)點(diǎn)處標(biāo)準(zhǔn)多源信息中第i類信息,為在第t+1個(gè)流程節(jié)點(diǎn)處標(biāo)準(zhǔn)多源信息中第i類信息,lstm2為lstm網(wǎng)絡(luò),n為標(biāo)準(zhǔn)多源信息中信息類別總數(shù)量。

37、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案,所述組合損失的構(gòu)建方法包括:

38、確定第一lstm網(wǎng)絡(luò)和第二lstm網(wǎng)絡(luò)的輸出量和真值之間的預(yù)測(cè)性損失為:

39、;

40、式中,為預(yù)測(cè)性損失,為第一lstm網(wǎng)絡(luò)輸出的,為的真值,為第二lstm網(wǎng)絡(luò)輸出的,為的真值,為l2范數(shù)式,為l2范數(shù)式,m為手術(shù)全流程周期中流程節(jié)點(diǎn)總數(shù)量,n為標(biāo)準(zhǔn)多源信息中信息類別總數(shù)量;

41、確定第二lstm網(wǎng)絡(luò)的輸出量和第一lstm網(wǎng)絡(luò)的輸入量之間多維信息循環(huán)一致性損失為:

42、;

43、式中,為循環(huán)一致性損失,為第一lstm網(wǎng)絡(luò)的輸入量所對(duì)應(yīng)的,為第二lstm網(wǎng)絡(luò)輸出的,為l2范數(shù)式,m為手術(shù)全流程周期中流程節(jié)點(diǎn)總數(shù)量,n為標(biāo)準(zhǔn)多源信息中信息類別總數(shù)量;

44、將和組合為組合損失為:

45、;

46、式中,為組合損失,為均衡的超參數(shù)。

47、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案,將各流程節(jié)點(diǎn)處標(biāo)準(zhǔn)位姿信息進(jìn)行歸一化處理,以及將各流程節(jié)點(diǎn)處器械標(biāo)準(zhǔn)力信息進(jìn)行歸一化處理。

48、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案,所述第一lstm網(wǎng)絡(luò)和第二lstm網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相同。

49、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案,所述超參數(shù)為:

50、;

51、式中,為第二lstm網(wǎng)絡(luò)輸出的,為的真值。

52、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案,將實(shí)時(shí)多源信息與各流程節(jié)點(diǎn)處的標(biāo)準(zhǔn)多源信息進(jìn)行歸一化處理。

53、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案,本發(fā)明提供了一種基于多模態(tài)融合的手術(shù)操作引導(dǎo)系統(tǒng),應(yīng)用于一種基于多模態(tài)融合的手術(shù)操作引導(dǎo)方法,系統(tǒng)包括:

54、數(shù)據(jù)采集單元,用于將在手術(shù)全流程周期中,記錄各流程節(jié)點(diǎn)處手術(shù)機(jī)器人的標(biāo)準(zhǔn)位姿信息,力覺(jué)傳感器反饋的器械標(biāo)準(zhǔn)力信息,并將標(biāo)準(zhǔn)位姿信息和器械標(biāo)準(zhǔn)力信息組合為用于實(shí)時(shí)手術(shù)操作的標(biāo)準(zhǔn)多源信息,以及獲取由手術(shù)機(jī)器人的實(shí)時(shí)位姿信息,力覺(jué)傳感器反饋的器械實(shí)時(shí)力信息構(gòu)成的實(shí)時(shí)多源信息;

55、特征處理單元,用于在各流程節(jié)點(diǎn)處的所述標(biāo)準(zhǔn)多源信息中進(jìn)行多模態(tài)特征提取,得到各流程節(jié)點(diǎn)處的所述標(biāo)準(zhǔn)多源信息的多模態(tài)特征;

56、模型構(gòu)建單元,用于將各流程節(jié)點(diǎn)處的所述標(biāo)準(zhǔn)多源信息的多模態(tài)特征,通過(guò)lstm模型進(jìn)行雙向時(shí)序預(yù)測(cè)訓(xùn)練,得到手術(shù)指引模型;

57、引導(dǎo)預(yù)測(cè)單元,用于利用手術(shù)指引模型根據(jù)由手術(shù)機(jī)器人的實(shí)時(shí)位姿信息,力覺(jué)傳感器反饋的器械實(shí)時(shí)力信息構(gòu)成的實(shí)時(shí)多源信息,預(yù)測(cè)出手術(shù)機(jī)器人的下一時(shí)刻位姿信息,力覺(jué)傳感器反饋的器械下一時(shí)刻力信息。

58、作為本發(fā)明的一種優(yōu)選方案,本發(fā)明提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì),所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)執(zhí)行指令,當(dāng)處理器執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)執(zhí)行指令時(shí),實(shí)現(xiàn)如基于多模態(tài)融合的手術(shù)操作引導(dǎo)方法。

59、本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比較具有如下有益效果:

60、本發(fā)明構(gòu)建了手術(shù)指引模型,實(shí)現(xiàn)了根據(jù)由手術(shù)機(jī)器人的實(shí)時(shí)位姿信息,力覺(jué)傳感器反饋的器械實(shí)時(shí)力信息構(gòu)成的實(shí)時(shí)多源信息,預(yù)測(cè)出手術(shù)機(jī)器人的下一時(shí)刻位姿信息,力覺(jué)傳感器反饋的器械下一時(shí)刻力信息,直接性獲取后續(xù)操作的指引數(shù)據(jù),即后續(xù)操作的手術(shù)機(jī)器人位姿和器械用力情況,無(wú)需術(shù)中暫停,保證了手術(shù)操作的連貫性。

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