【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及鼓膜穿刺辅助导航系统，具体的说是基于图像处理与机器学习的鼓膜穿刺辅助导航系统。
技术介绍
1、目前用于鼓膜穿刺辅助导航系统存在的不足和弊端主要集中在几个方面：精确度、实时性、稳定性、用户友好性和适应性。首先，在精确度方面，现有的系统在定位和引导穿刺针时仍存在一定误差。这主要源于图像处理算法和传感器技术的限制。虽然高分辨率内窥镜摄像头可以提供高清图像，但在实际操作中，由于图像噪声、光照变化以及耳道内复杂的解剖结构等因素，图像分割和特征提取的精确度会受到影响，从而影响穿刺路径的准确性。此外，现有的图像处理算法在处理复杂背景和微小特征时仍显得不足，尤其是在应对耳道内粘膜的细微变化和运动时，容易产生误判和漏判。在实时性方面，虽然现有系统可以提供一定的实时导航功能，但处理速度和响应时间仍然无法完全满足临床手术的高要求。特别是在手术过程中，任何延迟或卡顿都可能影响医生的操作流畅性和手术安全性。目前的系统在图像采集、处理、特征提取到路径规划和反馈控制的整个流程中，存在计算量大、处理速度慢的问题。此外，系统的硬件配置和软件优化程度也直接影...
【技术保护点】
1.基于图像处理与机器学习的鼓膜穿刺辅助导航系统，其特征在于包括：图像分割模块，采用卷积神经网络对耳道及鼓膜图像进行分割，以分离出鼓膜及其周围的解剖结构；
2.根据权利要求1所述的基于图像处理与机器学习的鼓膜穿刺辅助导航系统，其特征在于所述卷积神经网络架构设计过程如下：
3.根据权利要求1所述的基于图像处理与机器学习的鼓膜穿刺辅助导航系统，其特征在于所述平衡分割结果的准确性和区域重叠情况采用交叉熵损失和Dice系数的结合，具体表达为损失函数：
4.根据权利要求1所述的基于图像处理与机器学习的鼓膜穿刺辅助导航系统，其特征在于所述特征提...
【技术特征摘要】
1.基于图像处理与机器学习的鼓膜穿刺辅助导航系统，其特征在于包括：图像分割模块，采用卷积神经网络对耳道及鼓膜图像进行分割，以分离出鼓膜及其周围的解剖结构；
2.根据权利要求1所述的基于图像处理与机器学习的鼓膜穿刺辅助导航系统，其特征在于所述卷积神经网络架构设计过程如下：
3.根据权利要求1所述的基于图像处理与机器学习的鼓膜穿刺辅助导航系统，其特征在于所述平衡分割结果的准确性和区域重叠情况采用交叉熵损失和dice系数的结合，具体表达为损失函数：
4.根据权利要求1所述的基于图像处理与机器学习的鼓膜穿刺辅助导航系统，其特征在于所述特征提取模块包括：首先采用具有残差网络结构的模型，通过特征提取公式来操作：
5.根据权利要求1所述的基于图像处理与机器学习的鼓膜穿刺辅助导航系统，...
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