角膜移植术中任务估计框架

手术阶段识别与器械路径预测

该框架结合手术器械与人体角膜的多目标跟踪，为机器人手术提供认知引导，提升操作精度与自主性。

Feng, Xiaobing · Zhang, Xiaodong · 史晓军 · 李磊 · Wang, Shaopeng · Feng, Xiaojing

Medical Image Analysis 2023

参数信息

平均相位Jaccard

55.58 %

技术优势

阶段识别准确

在真实人角膜移植视频上取得55.58%的平均相位Jaccard，表明对复杂术中扰动的鲁棒性。

分割有竞争力

优化的DeepLabV3结合图像滤波在分割任务中取得了有竞争力的类别IoU，为后续阶段识别和路径预测提供了可靠基础。

应用场景

• 手术机器人认知引导：为手术机器人提供实时阶段识别和路径预测，提升自主性和准确性。
• 眼科手术：在角膜移植术中跟踪器械和角膜，指导手术操作。
• 术中工作流分析：通过几何特征和相对位置量化操作参数，分析术中工作流。