典型文献
基于图像识别的血管介入器械追踪方法
文献摘要：
血管疾病已成为威胁人类健康的首要疾病,微创介入手术是其主要治疗方法.但其手术过程较为依赖医生经验,如何量化介入手术操作经验,从而形成手术操作知识体系,服务于术者操作和手术机器人控制,是当前血管介入领域研究的热点.针对这一问题,对手术操作过程中植介入器械的追踪是量化手术操作的基础,亦是研究手术器械输送过程运动学关键参数的必要条件,本文针对血管介入手术过程中基于图像识别算法的器械追踪方法开展总结性研究.首先,针对血管介入手术过程中器械追踪的相关技术进行系统总结和阐述;其次,针对基于图像识别算法的血管介入器械追踪方法,根据其追踪过程是否具有检测环节,分为"生成式"追踪和"判别式"追踪两类进行总结和阐述,重点归纳了基于机器视觉和深度学习的相关算法及其流程;最后,本文针对血管介入操作过程的器械追踪方法进行了较全面的总结,提出考虑到临床应用研究对时效性和准确性兼顾的需求,以"判别式"追踪为核心的算法更适合于血管介入手术器械追踪,并具有嵌入到手术机器人的潜力,为相关领域的科研工作者提供参考,并对后续研究方向做以展望.
文献关键词：
血管介入;器械追踪;图像识别;生成式追踪;判别式追踪
中图分类号：
作者姓名：
周国敬;梁世超;李振锋;梅玉倩;熊江;陈端端
作者机构：
北京理工大学生命学院 北京 100081;中国人民解放军总医院血管外科 北京 100853
文献出处：
引用格式：
[1]周国敬;梁世超;李振锋;梅玉倩;熊江;陈端端-.基于图像识别的血管介入器械追踪方法)[J].北京生物医学工程,2022(01):90-96
A类：
器械追踪,生成式追踪,判别式追踪
B类：
图像识别,血管介入,微创介入,介入手术,手术过程,手术操作,操作经验,术者,手术机器人,机器人控制,操作过程,植介入,手术器械,运动学,识别算法,总结性,机器视觉,临床应用研究,到手,科研工作
AB值：
0.16618
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