一种手术规划方案生成方法技术

本说明书实施例提供一种手术规划方案生成方法

【技术实现步骤摘要】
一种手术规划方案生成方法、系统、装置和介质


[0001]本说明书涉及手术方案生成
，特别涉及一种手术规划方案生成方法
、
系统
、
装置和介质
。

技术介绍

[0002]面向精准医疗的手术规划对患者的治疗效果
、
预后康复等具有重要意义
。
由于不同患者情况的差异性，针对精准外科手术的临床需求，需制定不同的个性化手术方案
。
故如何优化和完善手术方案，确定最优的个性化手术方案是本领域需要解决的问题
。
[0003]因此，需要提供一种手术规划方案生成方法
、
系统
、
装置和介质，可以对手术方案进行逐步优化，从而生成个性化手术规划方案，实现外科医生虚拟助手
。

技术实现思路

[0004]本说明书一个或多个实施例提供一种手术规划方案生成方法，所述方法包括：基于用户的第一信息，通过第一生成模型确定所述用户的初始手术规划方案，所述第一生成模型为语言模型；基于用户的第二信息，通过影像分析模型确定所述用户的影像分析结果，所述影像分析模型为机器学习模型；基于所述初始手术规划方案
、
所述影像分析结果
、
用户的信息和至少一次交互数据中的至少一种，通过第二生成模型生成目标手术规划方案，所述第二生成模型为基于预训练加微调模式的语言模型，所述用户的信息包括所述第一信息和所述第二信息
。
[0005]本说明书一个或多个实施例提供一种手术规划方案生成系统，所述系统包括：第一生成模块用于基于用户的第一信息，通过第一生成模型确定所述用户的初始手术规划方案，所述第一生成模型为语言模型；影像分析模块用于基于用户的第二信息，通过影像分析模型确定所述用户的影像分析结果，所述影像分析模型为机器学习模型；第二生成模块用于基于所述初始手术规划方案
、
所述影像分析结果
、
用户的信息和至少一次交互数据中的至少一种，通过第二生成模型生成目标手术规划方案，所述第二生成模型为基于预训练加微调模式的语言模型，所述用户的信息包括所述第一信息和所述第二信息
。
[0006]本说明书一个或多个实施例提供一种手术规划方案生成装置
。
所述装置包括至少一个处理器以及至少一个存储器；所述至少一个存储器用于存储计算机指令；所述至少一个处理器用于执行所述计算机指令中的至少部分指令以实现上述手术规划方案生成的方法
。
[0007]本说明书一个或多个实施例提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储计算机指令，当计算机读取存储介质中的计算机指令后，计算机执行上述手术规划方案生成的方法
。
附图说明
[0008]本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进
行详细描述
。
这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：
[0009]图1是根据本说明书一些实施例所示的手术规划方案生成系统的示例性模块图；
[0010]图2是根据本说明书一些实施例所示的手术规划方案生成方法的示例性流程图；
[0011]图3是根据本说明书一些实施例所示的影像分析模型的示例性示意图；
[0012]图4是根据本说明书一些实施例所示的模型的训练过程的示例性示意图；
[0013]图5是根据本说明书一些实施例所示的手术规划方案生成方法的示例性总流程图；
[0014]图6是根据本说明书一些实施例所示的影像分析模型的结构示意图
。
具体实施方式
[0015]为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍
。
显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景
。
除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作
。
[0016]应当理解，本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和
/
或“模块”是用于区分不同级别的不同组件
、
元件
、
部件
、
部分或装配的一种方法
。
然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语
。
[0017]除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和
/
或“该”等词并非特指单数，也可包括复数
。
一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素
。
[0018]本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作
。
应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行
。
相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤
。
同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作
。
[0019]手术规划系统
(Computer
‑
Assisted Surgery Planning)
，是指医生通过术前扫描的医学影像，利用重建技术显示为二维
、
三维图像，可视化显示患者重要的器官
、
血管
、
神经以及手术目标相关的组织，结合模拟模块
、
智能硬件的使用，同时结合患者的各种临床检查信息，进行多学科会诊讨论，最终获得包含手术方法
、
流程
、
术式
、
路径
、
器械选择等信息的一整套智能规划系统
。
手术规划系统可分为两类：第一类基于
3D
打印实体病灶模型的手术规划及训练系统；第二类基于数字重构的个体化虚拟手术规划系统
。
[0020]虚拟手术规划系统是借助计算机图形学
、
人工智能
、
生物力学和三维仿真等手段，通过对个体化病灶进行形态和力学功能的动态数字重构，量化模拟手术过程并实时预测治疗效果，结合虚拟现实技术实现人机交互，从而辅助个体化临床治疗方案决策
。
手术规划系统可为术者在术前及术中提供三维
、
动态
、
具象的解剖形态信息，通过结合力学仿真技术可为术者提供术后效果模拟，并结合虚拟增强现实技术实现手术场景的人机交互，从而辅助治疗方案的高精度预演和科学决策
。
实现缩短复杂的外科和介入手术时间，提高手术准确
性，降低并发症的风险，最终达到优化手术，提高患者康复速度和术后生活本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种手术规划方案生成方法，其特征在于，所述方法包括：基于用户的第一信息，通过第一生成模型确定所述用户的初始手术规划方案，所述第一生成模型为语言模型；基于用户的第二信息，通过影像分析模型确定所述用户的影像分析结果，所述影像分析模型为机器学习模型；基于所述初始手术规划方案
、
所述影像分析结果
、
用户的信息和至少一次交互数据中的至少一种，通过第二生成模型生成目标手术规划方案，所述第二生成模型为基于预训练加微调模式的语言模型，所述用户的信息包括所述第一信息和所述第二信息
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述影像分析模型包括影像分割模型，所述用户的第二信息包括多模态的医学影像，所述影像分析结果包括所述多模态的医学影像的处理结果，所述基于用户的第二信息，通过影像分析模型确定所述用户的影像分析结果包括：基于提示词和所述多模态的医学影像，通过所述影像分割模型确定所述多模态的医学影像的处理结果
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述影像分析模型包括影像随访分析模型，所述用户的第二信息包括至少一个时间点的随访数据，所述影像分析结果包括随访数据分析结果，所述基于所述用户的第二信息，通过影像分析模型确定所述用户的影像分析结果包括：基于所述至少一个时间点的随访数据，通过影像随访分析模型确定所述随访数据分析结果
。4.
根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述初始手术规划方案
、
所述影像分析结果
、
用户的信息和至少一次交互数据中的至少一种，通过第二生成模型生成目标手术规划方案包括：基于所述初始手术规划方案
、
所述随访数据分析结果
、
所述用户的信息和所述至少一次交互数据中的至少一种，通过所述第二生成模型生成所述目标手术规划方案
。5.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一生成模型的训练过程包括：构建与手术方案相关的标准语料库，所述标准语料库包括至少一个第一训练样本和所述至少一个第一训练样本对应的第一标签；基于所述至少一个第一训练样本和所述第一标签，训...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈磊，欧阳熹，
申请(专利权)人：上海联影智能医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：