手术操作预估模型的训练及手术操作指示方法技术

本发明专利技术提供了一种手术操作预估模型的训练方法及手术操作指示方法，该手术操作预估模型的训练方法包括步骤：获取历史手术操作方案；根据预设规则对所述历史手术操作方案进行筛选，其中，所述预设规则根据手术操作时间、手术出血量、创口大小和术后康复时间中的至少一项生成；获取与筛选后的所述历史手术操作方案匹配的历史手术环境情况；根据筛选后的所述历史手术操作方案和历史手术环境情况对初始模型进行训练，得到手术操作预估模型。本发明专利技术的有益效果，能够给医生提供较好的手术操作方案，便于使得手术操作过程更加合理，并得到较好的手术结果。好的手术结果。好的手术结果。

【技术实现步骤摘要】
手术操作预估模型的训练及手术操作指示方法


[0001]本专利技术涉及医疗设备
，具体而言，涉及一种手术操作预估模型的训练及手术操作指示方法。

技术介绍

[0002]目前，手术机器人已经在市场上得到广泛使用，例如医生通过操纵医生控制台当中的控制系统，从而控制手术机器人中内窥镜系统观察患者体内病患处，通过机械臂系统以及末端器械针对病人患处做手术。以此基于手术机器人进行手术，能够对微创手术、精确手术、减少手术人员、减轻外科医生工作强度等方面做出巨大帮助。但在手术机器人的控制中，通常都是医生通过操作主手控制从端机械臂和末端器械为患者进行手术，由于每个医生的经验不同和操作手术机器人熟练度不同，以此导致实际操作的过程以及最终手术效果不稳定。

技术实现思路

[0003]本专利技术旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题，为达上述目的，本专利技术提供一种手术操作预估模型的训练方法，包括步骤：获取历史手术操作方案；根据预设规则对所述历史手术操作方案进行筛选，其中，所述预设规则根据手术操作时间、手术出血量、创口大小和术后康复时间中的至少一项生成；获取与筛选后的所述历史手术操作方案匹配的历史手术环境情况；根据筛选后的所述历史手术操作方案和历史手术环境情况对初始模型进行训练，得到手术操作预估模型。
[0004]本专利技术中的手术操作预估模型的训练方法，手术操作预估模型基于历史手术操作方案和历史手术环境情况对初始模型进行训练得到，训练得到的模型在进行手术操作的实时预估时，可以将实时得到的手术环境情况输入模型中，而给出实时的手术操作，以用于供医生参考，由于模型基于大量的历史数据进行训练和验证，以此能够根据手术环境情况给出较为准确和统一的手术操作方案，医生根据该手术操作方案进行手术时，能够使得手术的整个过程更加稳定，并且得到较好的手术效果；用于训练的历史手术操作方案是经过筛选后的手术操作方案，其根据预设规则进行历史手术操作方案的筛选，具体地，根据能够表征手术过程情况和/或结果情况的手术操作时间、手术出血量、创口大小和术后康复时间中的某项或多项形成预设规则，以对历史手术操作方案进行筛选，筛选后的历史手术操作方案能够用于更好的模型训练，进而训练后的模型能够预估得到更加合理的手术操作方案。
[0005]进一步地，所述预设规则包括手术评价函数；所述根据预设规则对所述历史手术操作方案进行筛选包括：根据所述手术评价函数对所述历史手术操作方案进行评分；筛除所述评分的分值符合预设分值情况的历史手术操作方案。
[0006]进一步地，所述手术评价函数包括：F(T
ope
,V
ble
,L
wou
) =1 /( C
t
*T
ope
+ C
v
*V
ble
+ C
L
*L
wou
)，和/或F(T
ope
,V
ble
,L
wou
,T
recov
) =1 /( C
t
*T
ope
+ C
v
*V
ble
+ C
L
*L
wouu
+ C
recov
*T
recov
)；其中，F(T
ope
,V
ble
,L
wou
) 和F(T
ope
,V
ble
,L
wou
,T
recov
)表示所述分值，T
ope
表示手术操作时间，V
ble
表示手术出血量，L
wou
表示创口大小，T
recov
表示术后康复时间，C
t
、C
v
、C
L
和C
recov
均表示权重系数。
[0007]进一步地，所述获取与筛选后的所述历史手术操作方案匹配的历史手术环境情况包括：对多个所述历史手术环境情况和多个筛选后的所述历史手术操作方案进行聚类分析，将所述历史手术环境情况与所述历史手术操作方案进行匹配，其中，每一所述历史手术环境情况匹配有多个筛选后的所述历史手术操作方案，每一筛选后的所述历史手术操作方案匹配有多个所述历史手术环境情况。
[0008]本专利技术还提出了一种手术操作指示方法，包括步骤：获取此次手术环境情况；将所述此次手术环境情况输入手术操作预估模型，得到用于指示手术操作的此次手术操作方案，其中，所述手术操作预估模型采用如上所述的手术操作预估模型的训练方法训练得到。
[0009]本专利技术中手术操作指示方法为上述手术操作预估模型的训练方法训练得到的手术操作预估模型的应用，在医生进行手术操作过程中，可根据该手术操作预估模型和此次手术环境情况输出可以给医生操作指示的此次手术操作方案。其有益效果与上述手术操作预估模型的训练方法的有益效果相近似，在此不再进行赘述。
[0010]进一步地，手术操作指示方法还包括：获取实时手术状况，以及获取所述此次手术环境情况对应的预设对比手术状况；根据所述实时手术状况与所述预设对比手术状况的对比情况生成预警信息。
[0011]进一步地，所述实时手术状况包括实时手术操作，所述预设对比手术状况包括低分操作方案，其中，所述低分操作方案根据手术评价函数评分得到。
[0012]进一步地，手术操作指示方法还包括：生成用于显示手术环境画面和/或患者人体模型的显示信息，以及根据所述此次手术操作方案生成指示信息，所述指示信息适于在所述手术环境画面和/或所述患者人体模型处指示手术操作。
[0013]本专利技术还提出了一种手术机器人，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，当所述处理器执行所述计算机程序时，实现如上所述的手术操作预估模型的训练方法，和/或如上所述的手术操作指示方法。
[0014]本专利技术中的手术机器人具有与上述手术操作预估模型的训练方法及手术操作指示方法相近似的技术效果，在此不再进行赘述。
[0015]进一步地，手术机器人还包括位置传感器，所述位置传感器设置于所述手术机器人的关节处，所述位置传感器用于生成所述手术操作预估模型的训练方法中的历史手术操作方案，和/或生成所述手术操作指示方法中的实时手术操作。
附图说明
[0016]图1为本专利技术实施例中的手术操作预估模型的训练方法及手术操作指示方法的流程示意图。
具体实施方式
[0017]为使本专利技术的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本专利技术的具体实施例做详细的说明。
[0018]要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种手术操作预估模型的训练方法，其特征在于，包括：获取历史手术操作方案；根据预设规则对所述历史手术操作方案进行筛选，其中，所述预设规则根据手术操作时间、手术出血量、创口大小和术后康复时间中的至少一项生成；获取与筛选后的所述历史手术操作方案匹配的历史手术环境情况；根据筛选后的所述历史手术操作方案和历史手术环境情况对初始模型进行训练，得到手术操作预估模型。2.根据权利要求1所述的手术操作预估模型的训练方法，其特征在于，所述预设规则包括手术评价函数；所述根据预设规则对所述历史手术操作方案进行筛选包括：根据所述手术评价函数对所述历史手术操作方案进行评分；筛除所述评分的分值符合预设分值情况的历史手术操作方案。3.根据权利要求2所述的手术操作预估模型的训练方法，其特征在于，所述手术评价函数包括：F(T
ope
,V
ble
,L
wou
) =1 /( C
t
*T
ope
+ C
v
*V
ble
+ C
L
*L
wou
)，和/或F(T
ope
,V
ble
,L
wou
,T
recov
) =1 /( C
t
*T
ope
+ C
v
*V
ble
+ C
L
*L
wouu
+ C
recov
*T
recov
)；其中，F(T
ope
,V
ble
,L
wou
) 和F(T
ope
,V
ble
,L
wou
,T
recov
)表示所述分值，T
ope
表示手术操作时间，V
ble
表示手术出血量，L
wou
表示创口大小，T
recov

【专利技术属性】
技术研发人员：张瑞康，方翔，王伟，
申请(专利权)人：苏州康多机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：