【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及微创血管介入，更具体的说是涉及一种自动手术介入机器人迭代学习方法和系统及存储介质。
技术介绍
1、目前，心脑血管微创介入疗法是针对心脑血管疾病的主要治疗手段。和传统外科手术相比，有着切口小、术后恢复时间短等明显优势。心脑血管介入手术是由医生手动将导管、导丝以及支架等器械送入病患体内来完成治疗的过程。
2、介入手术存在以下2点问题，第一，在手术过程中，由于dsa会发出x射线，医生体力下降较快，注意力及稳定性也会下降，将导致操作精度下降，易发生因推送力不当引起的血管内膜损伤、血管穿孔破裂等事故，导致病人生命危险。第二，长期电离辐射的积累伤害会大幅地增加医生患白血病、癌症以及急性白内障的几率。医生因为做介入手术而不断积累射线的现象，已经成为损害医生职业生命、制约介入手术发展不可忽视的问题。
3、通过借助机器人技术能够有效应对这一问题，还可以大幅提高手术操作的精度与稳定性，同时能够有效降低放射线对介入医生的伤害，降低术中事故的发生几率。目前介入机器人都是由人工进行操作，通过对图像的分析和学习，机器人也可以自动完成手术，像汽车中的无人驾驶一样，这将是未来发展的方向。
4、但是，对于介入手术机器人迭代学习中存在如下几个方面的问题：（1）医生的手术操作经验难以被复制和继承，其他医生想要掌握丰富手术操作经验需要花费大量的时间和实践操作，学习效率低。（2）当前的介入机器人不具备迭代学习能力，介入机器人目前只能完成部分自动手术，在实际手术中操作水平比较低。只能掌握并应用片面的手术操作，在手术中只能通
5、因此，对于介入手术机器人迭代学习还存在较大的空间，是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种自动手术介入机器人迭代学习方法和系统及存储介质，其目的在于解决现阶段临床手术经验无法继承、介入机器人缺乏迭代学习能力、介入机器人缺少不同血管环境下最优操作方法、介入机器人自动手术操作效率低等问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、第一方面，本专利技术实施例提供一种自动手术介入机器人迭代学习方法，包括以下步骤：
4、每间隔预设时长收集一次多家医院的个体介入机器人应用最新系统操作
5、介入手术所保存的相关信息；
6、对收集的多家医院的个体介入机器人的相关信息进行分类保存；
7、根据不同分类的相关信息，进行分析处理，获得在不同情况下的最优操作方法；
8、对各类最优操作方法进行汇总打包，下发到所有个体介入机器人系统中；以供所述介入机器人进行自我系统的迭代更新。
9、进一步地，介入机器人应用最新系统操作介入手术所保存的相关信息，包括：
10、介入机器人记录手术基本信息，包括：手术类型、患者病情信息、血管状态、手术时间和结果；
11、根据手术的实际情况，获得每台手术被分为若干个阶段的划分结果、每个阶段的起始和终止时刻、以及每个阶段的操作目标；
12、当进入其中任一个阶段时，读取所在阶段所对应的血管影像信息，进行信息的识别和计算；包括：基于起始和目标位置计算出最优路径、记录血管路径形状、计算出血管各位置的直径、识别出血管分叉数量和各分叉角度、统计所在阶段的手术时间、记录所在阶段的手术结果及是否有并发症；
13、在所述最优路径内，基于各个分叉点，将路径划分为若干子阶段；
14、当进入其中任一个子阶段，记录所在子阶段内，导丝或导管头端的实际运动情况和对应的实时操作动作；
15、依次顺序完成每个子阶段的记录，依次顺序完成每个阶段的读取、识别和计算操作；
16、将所有阶段和子阶段的总结信息进行汇总，并接收管理人员的修改和确认信息，作为介入手术所保存的相关信息。
17、进一步地，基于起始和目标位置计算出最优路径，包括：
18、根据标定好的血管分级，从起始点血管层级开始，找到距离目标点对应的下一层级血管最近的分支血管，作为最优路径区间，记录该区间；
19、逐级查找直到找到目标点为止；将每个记录区间连成一条线，作为该阶段的最优路径。
20、进一步地，对收集的多家医院的个体介入机器人的相关信息进行分类保存，包括：
21、根据每台手术基本信息中的手术类型，将所有多家医院的个体介入机器人的相关信息划分为三个大类别，分别为a心脏、b神经、c外周；
22、在每个大类别中，根据目标的不同，划分为若干个小类别，记为p1、p2、…pn；
23、将收集的多家医院的个体介入机器人的相关信息放置在相应的大类别下所对应的小类别内，实现分类保存。
24、进一步地，根据不同分类的相关信息，进行分析处理，获得在不同情况下的最优操作方法；包括：
25、在相同类别中对新进入的子阶段进行分析，逐个类别分析直到完成所有的数据信息后为止；所述类别包括：a心脏、b神经、c外周；
26、在新进入任一类别的子阶段内，读取出对应的血管直径、形状，读取出所述子阶段内的导丝或导管运动的最佳路径、实际运动路径；
27、根据血管直径的不同，将当前所述类别内划分为若干个区间，作为x组，记为组x1、x2、…xn；
28、根据血管形状的不同，将当前所述类别内划分为若干个区间，作为y组，记为组y1、y2、…yn；
29、当每个子阶段同时被划分到对应的x和y组内，在相同的x组和y组内，对每个子阶段的最佳路径和实际运动路径进行对比；
30、确定所述子阶段手术成功，计算组内每个子阶段的最佳路径和实际运动路径重合度；
31、找到重合度最高的操作方法，作为当前条件下的最优方法；
32、依次类推，直到完成所有子阶段最优方法的分析；
33、在分析完成后，将各个条件下的最优方法保存，获得在不同情况下的最优操作方法。
34、进一步地，根据不同分类的相关信息，进行分析处理，获得在不同情况下的最优操作方法；还包括：
35、当有新的收集信息后，如果在相同类别下已有最优方法后，则对比新收集信息所对应的最优方法和已有的最优方法，则保留对比后的更优方法。
36、第二方面，本专利技术实施例提供一种自动手术介入机器人迭代学习系统，包括：云端处理系统和多家医院的个体介入机器人；
37、其中，所述云端处理系统包本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种自动手术介入机器人迭代学习方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种自动手术介入机器人迭代学习方法，其特征在于，介入机器人应用最新系统操作介入手术所保存的相关信息，包括：
3.根据权利要求2所述的一种自动手术介入机器人迭代学习方法，其特征在于，基于起始和目标位置计算出最优路径，包括：
4.根据权利要求1所述的一种自动手术介入机器人迭代学习方法，其特征在于，对收集的多家医院的个体介入机器人的相关信息进行分类保存，包括：
5.根据权利要求2所述的一种自动手术介入机器人迭代学习方法，其特征在于，根据不同分类的相关信息，进行分析处理，获得在不同情况下的最优操作方法；包括：
6.根据权利要求5所述的一种自动手术介入机器人迭代学习方法，其特征在于，根据不同分类的相关信息，进行分析处理，获得在不同情况下的最优操作方法；还包括：
7.一种自动手术介入机器人迭代学习系统，其特征在于，包括：云端处理系统和多家医院的个体介入机器人；
8.一种自动手术介入机器人迭代学习系统，其特征在于，包括：
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有指令，当指令在终端上运行时，能够实现如权利要求 1-7中任一项所述的一种自动手术介入机器人迭代学习方法。
...【技术特征摘要】
1.一种自动手术介入机器人迭代学习方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种自动手术介入机器人迭代学习方法，其特征在于，介入机器人应用最新系统操作介入手术所保存的相关信息，包括：
3.根据权利要求2所述的一种自动手术介入机器人迭代学习方法，其特征在于，基于起始和目标位置计算出最优路径，包括：
4.根据权利要求1所述的一种自动手术介入机器人迭代学习方法，其特征在于，对收集的多家医院的个体介入机器人的相关信息进行分类保存，包括：
5.根据权利要求2所述的一种自动手术介入机器人迭代学习方法，其特征在于，根据不同分类...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄韬，钱山，杨贺，
申请(专利权)人：北京唯迈医疗设备有限公司，
类型：发明
国别省市：
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