CN112820408A - 手术操作风险确定方法、相关装置及计算机程序产品 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例公开了手术操作风险确定方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品,涉及虚拟现实、计算机视觉、云计算等人工智能技术领域,可应用于智慧医疗场景。该方法的一具体实施方式包括:获取目标用户的目标手术部位的可视化三维模型;根据目标用户选定的目标手术类型,模拟对可视化三维模型进行的虚拟手术操作;利用预设的风险评估模型确定与虚拟手术操作的操作过程和操作结果对应的潜在手术风险;其中,风险评估模型基于各种手术类型的历史手术操作信息和对应的真实手术风险训练得到。该实施方式通过可视化的方式打消因未知带来的畏惧心理,以及向用户充分展示整体手术过程可能出现的风险,以便充分做好心理准备。
Description
技术领域
本申请涉及计算机和图像处理技术领域,具体涉及虚拟现实、计算机视觉、云计算等人工智能技术领域,尤其涉及手术操作风险确定方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。
背景技术
大多数普通人对需要动“刀子”的手术还是心存畏惧,这是源自对未知和不受自己控制操作的恐惧心理,仅靠医生对手术操作的诉说还是十分抽象,因此如何尽可能的大小用户对必要手术的心理恐惧、以使能够以比较平和的心态接收手术,是达成较好手术效果的重要条件。
发明内容
本申请实施例提出了一种手术操作风险确定方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。
第一方面,本申请实施例提出了一种手术操作风险确定方法,包括:获取目标用户的目标手术部位的可视化三维模型;根据目标用户选定的目标手术类型,模拟对可视化三维模型进行的虚拟手术操作;利用预设的风险评估模型确定与虚拟手术操作的操作过程和操作结果对应的潜在手术风险;其中,风险评估模型基于各种手术类型的历史手术操作信息和对应的真实手术风险训练得到。
第二方面,本申请实施例提出了一种手术操作风险确定装置,包括:可视化三维模型获取单元,被配置成获取目标用户的目标手术部位的可视化三维模型;虚拟手术操作模拟单元,被配置成根据目标用户选定的目标手术类型,模拟对可视化三维模型进行的虚拟手术操作;潜在手术风险确定单元,被配置成利用预设的风险评估模型确定与虚拟手术操作的操作过程和操作结果对应的潜在手术风险;其中,风险评估模型基于各种手术类型的历史手术操作信息和对应的真实手术风险训练得到。
第三方面,本申请实施例提供了一种电子设备,该电子设备包括:至少一个处理器;以及与至少一个处理器通信连接的存储器;其中,存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令,该指令被至少一个处理器执行,以使至少一个处理器执行时能够实现如第一方面中任一实现方式描述的手术操作风险确定方法。
第四方面,本申请实施例提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,该计算机指令用于使计算机执行时能够实现如第一方面中任一实现方式描述的手术操作风险确定方法。
第五方面,本申请实施例提供了一种包括计算机程序的计算机程序产品,该计算机程序在被处理器执行时能够实现如第一方面中任一实现方式描述的手术操作风险确定方法。
本申请实施例提供的手术操作风险确定方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品,首先,获取目标用户的目标手术部位的可视化三维模型;然后,根据该目标用户选定的目标手术类型,模拟对该可视化三维模型进行的虚拟手术操作;最后,利用预设的风险评估模型确定与该虚拟手术操作的操作过程和操作结果对应的潜在手术风险,该风险评估模型基于各种手术类型的历史手术操作信息和对应的真实手术风险训练得到。
本申请首先将待进行的真实手术操作通过可视化技术转换为对可视化三维模型的虚拟手术操作,以通过提供可视化内容让用户更充分的了解具体的手术过程,从而打消因未知带来的畏惧心理,同时还利用预先构建的风险评估模型来实时输出与虚拟手术操作对应的潜在手术风险,以向用户充分展示整体手术过程可能出现的风险,在充分做好心理准备的情况下也利于真实手术的进行,也为讲解风险修复方式提供了基础。
应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述,本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显:
图1是本申请可以应用于其中的示例性***架构;
图2为本申请实施例提供的一种手术操作风险确定方法的流程图;
图3为本申请实施例提供的另一种手术操作风险确定方法的流程图;
图4为本申请实施例提供的又一种手术操作风险确定方法的流程图;
图5为本申请实施例提供的一种手术操作风险确定装置的结构框图;
图6为本申请实施例提供的一种适用于执行手术操作风险确定方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明,其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解,应当将它们认为仅仅是示范性的。因此,本领域普通技术人员应当认识到,可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改,而不会背离本申请的范围和精神。同样,为了清楚和简明,以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
图1示出了可以应用本申请的手术操作风险确定方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质的实施例的示例性***架构100。
如图1所示,***架构100可以包括扫描仪101、服务器102和显示终端103。其中,扫描仪用于对用户待手术的目标手术部位进行扫描,以由服务器102根据接收到的部位扫描数据创建目标手术部位的可视化三维模型,服务器102还根据选定的手术类型模拟出对可视化三维模型的虚拟手术操作,同时对虚拟手术操作中的虚拟手术动作进行风险评定,将可视化信息和风险信息发送给显示终端103展示给用户。***架构100中的扫描仪101、服务器102和显示终端103之间可通过有线或无线的方式进行数据交换。
具体的,所有能够用于能够使服务器102重建得到可视化三维模型的部位扫描数据的设备都可以作为上述***架构100中的扫描仪101,例如在直接可使用目标手术部位的平面图像重建得到可视化三维模型时,所有设置有摄像头的设备都可以作为扫描仪101;若在平面图像的基础上,还需要从其它渠道获取到的部位结构框架作为模型骨架时,用于获取到部位结构框架的设备或组件将与用于获取到平面图像的摄像头共同组成该扫描仪101。服务器102在本申请的作用为对数据进行处理,因此任何满足实际应用场景下数据处理需求的实体设备或虚拟设备均可以充当该服务器102。显示终端103在本申请中主要用于作为服务器102处理后信息的展示窗口,根据需求显示终端103可以与服务器102集成在一起或独立设置,也可以将用户所持有的设置有显示屏或信息显示组件的终端作为该显示终端103。
***架构100中的各组件之间通过协同可实现上述效果,具体可通过分别安装在各组件中的应用程序来实现,例如在扫描仪101中安装有扫描应用、服务器102中安装有手术操作风险确定应用、显示终端103中安装有信息显示应用,具体的,扫描仪101中安装的扫描应用和显示终端103中安装的信息显示应用可以作为手术操作风险确定应用的一个独立组件存在,以便更好的与服务器102进行数据交换。当然,上述各组件中除安装有上述应用之外,还可以同时安装有实现其它功能或保障当前功能正常运作的其它应用,此处不做具体限定。
为便于理解本申请,以服务器102为例,服务器102在运行该手术操作风险确定应用时可实现如下效果:首先,通过无线网络接收到扫描仪101发来的部位扫描数据,然后根据该部位扫描数据重建出相应的可视化三维模型;根据选定的目标手术类型,模拟对可视化三维模型进行的虚拟手术操作,以及利用预设的风险评估模型确定与虚拟手术操作的操作过程和操作结果对应的潜在手术风险;同时将实时的虚拟手术操作和对应的潜在手术风险通过无线网络发送给显示终端103进行展示。
需要指出的是,用于重建得到可视化三维模型的部位扫描数据除可以从扫描仪101实时获取到之外,也可以通过各种方式预先存储在服务器102本地。因此,当服务器102检测到本地已经存储有这些数据时(例如开始处理之前留存的待处理的部位扫描数据),可选择直接从本地获取这些数据,在此种情况下,示例性***架构100也可以不包括扫描仪。
由于重建可视化三维模型、基于可视化三维模型生成虚拟手术操作以及对虚拟手术动作进行风评评定,都需要占用较多的运算资源和较强的运算能力,因此本申请后续各实施例所提供的手术操作风险确定方法一般由拥有较强运算能力、较多运算资源的非用户个人持有的工作站或大型服务器来执行,相应地,手术操作风险确定装置一般也设置于非用户个人持有的工作站或大型服务器中。但同时也需要指出的是,在用户个人持有的智能移动终端或固定终端也具有全部或部分满足上述要求的运算能力和运算资源时,上述操作的执行主体也可以将上述的全部操作或部分操作下放给用户个人的智能移动终端或固定终端来执行。
应该理解,图1中的扫描仪、服务器、显示终端的数目仅仅是示意性的。根据实现需要,可以具有任意数目的扫描仪、服务器、显示终端。
请参考图2,图2为本申请实施例提供的一种手术操作风险确定方法的流程图,其中流程200包括以下步骤:
步骤201:获取目标用户的目标手术部位的可视化三维模型;
本步骤旨在由手术操作风险确定方法的执行主体(例如图1所示的服务器102)获取目标用户的目标手术部位的可视化三维模型。
该可视化三维模型可由上述执行主体通过多种方式获取到,例如当目标用户的目标手术部位的可视化三维模型之前已经形成时,上述执行主体可通过从相应的存储地址获取到成品的可视化三维模型;当不存在成品的可视化三维模型时,上述执行主体则可以基于获取到的目标用户的目标手术部位的部位扫描数据自行重建出可视化三维模型,可直接由上述执行主体重建出可视化三维模型的部位扫描数据可由专业仪器(例如图1中所示的扫描仪101)对目标手术部位扫描得到。
进一步的,考虑到得以直接使上述执行主体重建得到可视化三维模型的部位扫描信息需要包含立体的部位结构信息,而能够透过皮肤扫描到部位结构信息的扫描仪成本较高,因此还可以采用仅要求获取到目标手术部位的平面图像,由上述执行主体根据预先记录的该部位的标准结构骨架,以通过在标准结构骨架的基础上通过平面图像汇总包含的表面细节来重建得到该可视化三维模型。上述方案尤其适用明确该用户的目标手术部位的结构骨架未发生错位的情况下,从而尽可能的充分利用已经普遍持有的平面图像拍摄装置(例如设置有摄像头、具有拍摄功能的移动终端)。
或者在其它用户的相同部位的可视化三维模型的基础上进行适应性调整,具体选用哪种可以根据实际应用场景的需求灵活选择,此处不做具体限定。
另外,可视化三维模型的可视化可以具体是在常规显示界面上呈现的可视化,也可以是基于虚拟现实技术(Virtual Reality,VR)在特定的虚拟现实场景中呈现的可视化。
步骤202:根据目标用户选定的目标手术类型,模拟对可视化三维模型进行的虚拟手术操作;
在步骤201的基础上,本步骤旨在由上述执行主体首先根据目标用户选定的目标手术类型,按照与目标手术类型对应的手术操作模拟出对可视化三维模型进行的虚拟手术操作。
应当理解的是,针对相同部位存在不同类型的手术类型,即手术类型的不同通常意味着不同的手术目的,而为实现不同的手术目的通常则需要执行不同的手术操作,本申请中定义手术操作由至少一个作为最小动作单元的手术动作组成,因此完成手术操作意味着完成对应的手术目的。
其中,目标手术类型由目标用户根据自身意愿选定,可以直接接收目标用户传入的目标手术类型选定信息,也可以首先向目标用户提供所有的备选项,然后接收目标用户对备选项中任意项的选定信息。
在确定出目标手术类型,上述执行主体按照与目标手术类型对应的手术操作模拟出对可视化三维模型进行的虚拟手术操作,与手术操作由至少一个手术动作组成相对应,虚拟手术操作也将由至少一个虚拟手术动作组成,因此上述执行主体在可视化三维模型的基础上模拟出的虚拟手术操作将是一个连续的动作集合,其可视化结果可表现为拥有相应时长的视频。
步骤203:利用预设的风险评估模型确定与虚拟手术操作的操作过程和操作结果对应的潜在手术风险。
在步骤202的基础上,本步骤旨在由上述执行主体利用预设的风险评估模型确定与虚拟手术操作的操作过程和操作结果对应的潜在手术风险。
其中,该风险评估模型基于各种手术类型的历史手术操作信息和对应的真实手术风险训练得到,训练方式可采用机器学习算法提供的训练方式,训练对象也可以为可实现上述效果的任一深度学习网络或任意个深度学习网络的组合,例如卷积神经网络、长短期记忆网络、生成对抗网络等等,以使得经训练后的风险评估模型能够表征手术操作的操作过程和操作结果与手术风险之间的对应关系。
本申请实施例提供的手术操作风险确定方法,首先将待进行的真实手术操作通过可视化技术转换为对可视化三维模型的虚拟手术操作,以通过提供可视化内容让用户更充分的了解具体的手术过程,从而打消因未知带来的畏惧心理,同时还利用预先构建的风险评估模型来实时输出与虚拟手术操作对应的潜在手术风险,以向用户充分展示整体手术过程可能出现的风险,在充分做好心理准备的情况下也利于真实手术的进行,也为讲解风险修复方式提供了基础。
请参考图3,图3为本申请实施例提供的另一种手术操作风险确定方法的流程图,其中流程300包括以下步骤:
步骤301:获取目标用户对目标手术部位拍摄得到的平面图像;
本步骤由上述执行主体获取到目标用户对目标手术部位拍摄得到的平面图像,该平面图像可由目标用户通过其持有的智能移动终端所具有的摄像功能自行拍摄得到。
步骤302:根据目标手术部位对应的生理结构确定对应的三维结构;
本步骤旨在由上述执行主体根据目标手术部位对应的生理结构确定对应的三维结构。由于平面图像中无法体现出准确的内部结构信息,上述执行主体在步骤将与目标手术部位对应的标准生理结构作为用于重建出该部位的可视化三维模型的内部结构骨架使用。
步骤303:根据平面图像和三维结构生成可视化三维模型;
在步骤301和步骤302的基础上,本步骤旨在由上述执行主体分别通过记录目标手术部位的表面细节的平面图像和充当内部结构骨架的三维结构,来以在内部结构骨架的基础上填充表面细节的方式生成该可视化三维模型。
针对上一实施例如流程200所示的步骤201,本实施例通过上述步骤301-步骤303提供了一种具体的实现方式,由于采用了融合记录目标手术部位的表面细节和内部结构骨架的方式,极大的降低了重建出可视化三维模型对基础数据的要求,充分利用了普遍存在的摄像装置。
步骤304:根据目标用户选定的目标手术类型,模拟对可视化三维模型进行的虚拟手术操作;
本步骤与上一实施例的步骤202一致,不再对相同的技术特征进项重复阐述,请参见上一实施例中对步骤202的解释说明。
步骤305:获取处于虚拟手术操作中任一项虚拟手术动作的执行中截图;
步骤306:获取虚拟手术操作中任一虚拟手术动作的执行完成后截图;
上述执行主体分别通过步骤305和步骤306获取到以截图方式呈现的每个虚拟手术动作的执行中情况和执行完成情况。进一步的,为尽可能的准确、完整的体现执行中情况,截图数量可以不限,更可以基于时间上连续的多张截图生成动图。
步骤307:将执行中截图和执行完成后截图输入预设的风险评估模型;
在步骤305和步骤306的基础上,本步骤旨在由上述执行主体将将执行中截图和执行完成后截图输入预设的风险评估模型,以借助训练好的风险评估模型来输出风险评估结果。本实施例中,风险评估模型也应是基于以截图体现的历史手术操作信息和对应的真实手术风险训练得到。相应的,若执行中情况以动图形式体现,训练样本也应同步调整,以求训练出的风险评估模型输出的结果更加准确。
步骤308:获取风险评估模型输出的与对应虚拟手术动作的潜在手术风险。
针对上一实施例所示流程200中的步骤203,本实施例通过上述步骤305-步骤308提供了一种具体的实现方式,使用以截图体现手术动作执行中和执行完成情况训练出的风险评估模型,进而准确的输出与输入的同样以截图方式体现的执行中情况和执行完成情况可能存在的风险。
应当理解的是,步骤301-步骤303提供的一种具体的重建得到可视化三维模型的方案,与步骤305-步骤308提供的一种具体的利用风险评估模型输出潜在风险的方案之间,并不存在因果和依赖关系,完全是分别针对上一实施例中步骤201和步骤203所独立产生的下位、优选实施方式,完全可以将其中任一下位、优选实施方式与上一实施例结合,进而分别得到两个仅在一处存在优选实施方式的实施例。本实施例仅作为同时存在两处优选实施方式的优选实施例存在。
请参考图4,图4为本申请实施例提供的另一种手术操作风险确定方法的流程图,其中流程400包括以下步骤:
步骤401:获取目标用户的目标手术部位的可视化三维模型;
步骤402:根据目标用户选定的目标手术类型,模拟对可视化三维模型进行的虚拟手术操作;
步骤403:利用预设的风险评估模型确定与虚拟手术操作的操作过程和操作结果对应的潜在手术风险;
上述步骤401-步骤403与流程200中步骤201-步骤203一致,在本实施例中仅作为体现方案完整性的技术内容出现,对此部分方案的解释说明还请参见上一实施例中对这部分技术方案的解释。
步骤404:响应于虚拟手术操作中当前进行的虚拟手术动作的潜在风险等级超过预设等级,发送高手术风险提醒,并提供备用手术方案;
针对在由风险评估模型确定出的潜在风险超过预设等级的情况,上述执行主体做出包含发送高手术风险提醒、提供备用手术方案在内的处理方案,以告知用户真实情况,并尽早调整手术方案。
步骤405:响应于确定出的潜在手术风险属于预设的常见风险,将预先为常见风险设置的风险修复操作在当前的虚拟手术动作的基础上进行调整,并展示调整后的风险修复操作。
针对在由风险评估模型确定出的潜在风险属于预设的常见风险的情况,上述执行主体将预先为常见风险设置的风险修复操作在当前的虚拟手术动作的基础上进行调整,并展示调整后的风险修复操作。即继续通过虚拟动作来向用户展示修复操作,进而尽可能的打消用户对此类常见风险的实际危害的疑虑。
在上述任意实施例的基础上,针对确定出多条潜在手术风险的情况,还可以分别确定每条潜在手术风险的风险发生概率,并按照风险发生概率的大小进行排序,并通过向目标用户展示经排序后的潜在手术风险列表让其更直观的获取到最有效的信息。
在上述任意实施例的基础上,为满足用户或第三方用户的好奇心或手术建议的可行性,还可以接收传入的自定义手术操作方案,并根据自定义手术操作方案中包含的自定义手术动作对虚拟手术操作中包含的虚拟手术动作进行调整,从而得以通过风险评估模型输出对自定义手术操作的风险评价,从而让用户直观的看到看似可行的手术方案是否真正可行。
为加深理解,本申请还结合一个具体应用场景,给出了一种具体的实现方案:
用户A想要对其脸部通过手术进行抽脂,为让该用户A充分了解对脸部抽脂的过程和风险,提供了如下方案:
1)手术方案提供方B控制脸部扫描仪对用户A的脸部进行了扫描,得到脸部扫描数据;
2)手术方案提供方B(控制服务器)根据脸部扫描数据重建得到可视化的脸部三维模型X;
3)用户A向手术方案提供方B(的服务器)告知了选择恢复时间最短的手术类型N;
4)手术方案提供方B(控制服务器)在脸部三维模型X的基础上模拟出与手术类型N对应的虚拟手术操作M;
5)手术方案提供方B(控制服务器)利用预设的风险评估模型对虚拟手术操作M的全过程进行风险评估,进而得到可能出现的脸部抽脂位置出现红肿、间歇性流血的潜在风险;
6)手术方案提供方B将虚拟手术操作M的全过程和对应的脸部抽脂位置间歇性流血—40%、出现红肿—30%的潜在风险一同展示给用户A,并也给出了此类常规风险的修复方式,例如涂抹相应的药剂等。
进一步参考图5,作为对上述各图所示方法的实现,本申请提供了一种手术操作风险确定装置的一个实施例,该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应,该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图5所示,本实施例的手术操作风险确定装置500可以包括:可视化三维模型获取单元501、虚拟手术操作模拟单元502、潜在手术风险确定单元503。其中,可视化三维模型获取单元501,被配置成获取目标用户的目标手术部位的可视化三维模型;虚拟手术操作模拟单元502,被配置成根据目标用户选定的目标手术类型,模拟对可视化三维模型进行的虚拟手术操作;潜在手术风险确定单元503,被配置成利用预设的风险评估模型确定与虚拟手术操作的操作过程和操作结果对应的潜在手术风险;其中,风险评估模型基于各种手术类型的历史手术操作信息和对应的真实手术风险训练得到。
在本实施例中,手术操作风险确定装置500中:可视化三维模型获取单元501、虚拟手术操作模拟单元502、潜在手术风险确定单元503的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图2对应实施例中的步骤201-203的相关说明,在此不再赘述。
在本实施例的一些可选的实现方式中,可视化三维模型获取单元501可以被进一步配置成:
获取目标用户对目标手术部位拍摄得到的平面图像;
根据目标手术部位对应的生理结构确定对应的三维结构;
根据平面图像和三维结构生成可视化三维模型。
在本实施例的一些可选的实现方式中,潜在手术风险确定单元503可以被进一步配置成:
获取处于虚拟手术操作中任一项虚拟手术动作的执行中截图;
获取虚拟手术操作中任一虚拟手术动作的执行完成后截图;
将执行中截图和执行完成后截图输入预设的风险评估模型;其中,风险评估模型基于以截图体现的历史手术操作信息和对应的真实手术风险训练得到;
获取风险评估模型输出的与对应虚拟手术动作的潜在手术风险。
在本实施例的一些可选的实现方式中,手术操作风险确定装置500中还可以包括:
高风险等级处理单元,被配置成响应于虚拟手术操作中当前进行的虚拟手术动作的潜在风险等级超过预设等级,发送高手术风险提醒,并提供备用手术方案。
在本实施例的一些可选的实现方式中,手术操作风险确定装置500中还可以包括:
多风险展示单元,被配置成响应于确定出多条潜在手术风险,分别确定每条潜在手术风险的风险发生概率,并按照风险发生概率的大小进行排序,并展示经排序后的潜在手术风险列表。
在本实施例的一些可选的实现方式中,手术操作风险确定装置500中还可以包括:
常见风险修复操作展示单元,被配置成响应于确定出的潜在手术风险属于预设的常见风险,将预先为常见风险设置的风险修复操作在当前的虚拟手术动作的基础上进行调整,并展示调整后的风险修复操作。
在本实施例的一些可选的实现方式中,手术操作风险确定装置500中还可以包括:
自定义方案接收单元,被配置成接收传入的自定义手术操作方案;
手术动作调整单元,被配置成根据自定义手术操作方案中包含的自定义手术动作对虚拟手术操作中包含的虚拟手术动作进行调整。
本实施例作为对应于上述方法实施例的装置实施例存在,本申请实施例提供的手术操作风险确定装置,首先将待进行的真实手术操作通过可视化技术转换为对可视化三维模型的虚拟手术操作,以通过提供可视化内容让用户更充分的了解具体的手术过程,从而打消因未知带来的畏惧心理,同时还利用预先构建的风险评估模型来实时输出与虚拟手术操作对应的潜在手术风险,以向用户充分展示整体手术过程可能出现的风险,在充分做好心理准备的情况下也利于真实手术的进行,也为讲解风险修复方式提供了基础。
根据本申请的实施例,本申请还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
图6示出了可以用来实施本申请的实施例的示例电子设备600的示意性框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机,诸如,膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置,诸如,个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例,并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
如图6所示,设备600包括计算单元601,其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的计算机程序或者从存储单元608加载到随机访问存储器(RAM)603中的计算机程序,来执行各种适当的动作和处理。在RAM 603中,还可存储设备600操作所需的各种程序和数据。计算单元601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。
设备600中的多个部件连接至I/O接口605,包括:输入单元606,例如键盘、鼠标等;输出单元607,例如各种类型的显示器、扬声器等;存储单元608,例如磁盘、光盘等;以及通信单元609,例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元609允许设备600通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元601可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元601的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元601执行上文所描述的各个方法和处理,例如手术操作风险确定方法。例如,在一些实施例中,手术操作风险确定方法可被实现为计算机软件程序,其被有形地包含于机器可读介质,例如存储单元608。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 602和/或通信单元609而被载入和/或安装到设备600上。当计算机程序加载到RAM 603并由计算单元601执行时,可以执行上文描述的手术操作风险确定方法的一个或多个步骤。备选地,在其他实施例中,计算单元601可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行手术操作风险确定方法。
本文中以上描述的***和技术的各种实施方式可以在数字电子电路***、集成电路***、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上***的***(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括:实施在一个或者多个计算机程序中,该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程***上执行和/或解释,该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器,可以从存储***、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令,并且将数据和指令传输至该存储***、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本申请的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器,使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行,作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本申请的上下文中,机器可读介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行***、装置或设备使用或与指令执行***、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体***、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互,可以在计算机上实施此处描述的***和技术,该计算机具有:用于向用户显示信息的显示装置(例如,CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器);以及键盘和指向装置(例如,鼠标或者轨迹球),用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互;例如,提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如,视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈);并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的***和技术实施在包括后台部件的计算***(例如,作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算***(例如,应用服务器)、或者包括前端部件的计算***(例如,具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机,用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的***和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算***中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如,通信网络)来将***的部件相互连接。通信网络的示例包括:局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。
计算机***可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器,又称为云计算服务器或云主机,是云计算服务体系中的一项主机产品,以解决传统物理主机与虚拟专用服务器(VPS,Virtual Private Server)服务中存在的管理难度大,业务扩展性弱的缺陷。
本申请实施例首先将待进行的真实手术操作通过可视化技术转换为对可视化三维模型的虚拟手术操作,以通过提供可视化内容让用户更充分的了解具体的手术过程,从而打消因未知带来的畏惧心理,同时还利用预先构建的风险评估模型来实时输出与虚拟手术操作对应的潜在手术风险,以向用户充分展示整体手术过程可能出现的风险,在充分做好心理准备的情况下也利于真实手术的进行,也为讲解风险修复方式提供了基础。
应该理解,可以使用上面所示的各种形式的流程,重新排序、增加或删除步骤。例如,本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行,只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果,本文在此不进行限制。
上述具体实施方式,并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是,根据设计要求和其他因素,可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本申请保护范围之内。
Claims (17)
1.一种手术操作风险确定方法,包括:
获取目标用户的目标手术部位的可视化三维模型;
根据所述目标用户选定的目标手术类型,模拟对所述可视化三维模型进行的虚拟手术操作;
利用预设的风险评估模型确定与所述虚拟手术操作的操作过程和操作结果对应的潜在手术风险;其中,所述风险评估模型基于各种手术类型的历史手术操作信息和对应的真实手术风险训练得到。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述获取目标用户的目标手术部位的可视化三维模型,包括:
获取所述目标用户对所述目标手术部位拍摄得到的平面图像;
根据所述目标手术部位对应的生理结构确定对应的三维结构;
根据所述平面图像和所述三维结构生成所述可视化三维模型。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述利用预设的风险评估模型确定与所述虚拟手术操作的操作过程和操作结果对应的潜在手术风险,包括:
获取处于所述虚拟手术操作中任一项虚拟手术动作的执行中截图;
获取所述虚拟手术操作中任一虚拟手术动作的执行完成后截图;
将所述执行中截图和所述执行完成后截图输入预设的风险评估模型;其中,所述风险评估模型基于以截图体现的历史手术操作信息和对应的真实手术风险训练得到;
获取所述风险评估模型输出的与对应虚拟手术动作的潜在手术风险。
4.根据权利要求1所述的方法,还包括:
响应于所述虚拟手术操作中当前进行的虚拟手术动作的潜在风险等级超过预设等级,发送高手术风险提醒,并提供备用手术方案。
5.根据权利要求4所述的方法,还包括:
响应于确定出多条潜在手术风险,分别确定每条所述潜在手术风险的风险发生概率,并按照风险发生概率的大小进行排序,并展示经排序后的潜在手术风险列表。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法,还包括:
响应于确定出的潜在手术风险属于预设的常见风险,将预先为所述常见风险设置的风险修复操作在当前的虚拟手术动作的基础上进行调整,并展示调整后的风险修复操作。
7.根据权利要求1-5所述的方法,还包括:
接收传入的自定义手术操作方案;
根据所述自定义手术操作方案中包含的自定义手术动作对所述虚拟手术操作中包含的虚拟手术动作进行调整。
8.一种手术操作风险确定装置,包括:
可视化三维模型获取单元,被配置成获取目标用户的目标手术部位的可视化三维模型;
虚拟手术操作模拟单元,被配置成根据所述目标用户选定的目标手术类型,模拟对所述可视化三维模型进行的虚拟手术操作;
潜在手术操作风险确定单元,被配置成利用预设的风险评估模型确定与所述虚拟手术操作的操作过程和操作结果对应的潜在手术风险;其中,所述风险评估模型基于各种手术类型的历史手术操作信息和对应的真实手术风险训练得到。
9.根据权利要求8所述的装置,其中,所述可视化三维模型获取单元被进一步配置成:
获取所述目标用户对所述目标手术部位拍摄得到的平面图像;
根据所述目标手术部位对应的生理结构确定对应的三维结构;
根据所述平面图像和所述三维结构生成所述可视化三维模型。
10.根据权利要求8所述的装置,其中,所述潜在手术操作风险确定单元被进一步配置成:
获取处于所述虚拟手术操作中任一项虚拟手术动作的执行中截图;
获取所述虚拟手术操作中任一虚拟手术动作的执行完成后截图;
将所述执行中截图和所述执行完成后截图输入预设的风险评估模型;其中,所述风险评估模型基于以截图体现的历史手术操作信息和对应的真实手术风险训练得到;
获取所述风险评估模型输出的与对应虚拟手术动作的潜在手术风险。
11.根据权利要求8所述的装置,还包括:
高风险等级处理单元,被配置成响应于所述虚拟手术操作中当前进行的虚拟手术动作的潜在风险等级超过预设等级,发送高手术风险提醒,并提供备用手术方案。
12.根据权利要求8所述的装置,还包括:
多风险展示单元,被配置成响应于确定出多条潜在手术风险,分别确定每条所述潜在手术风险的风险发生概率,并按照风险发生概率的大小进行排序,并展示经排序后的潜在手术风险列表。
13.根据权利要求8-12任一项所述的装置,还包括:
常见风险修复操作展示单元,被配置成响应于确定出的潜在手术风险属于预设的常见风险,将预先为所述常见风险设置的风险修复操作在当前的虚拟手术动作的基础上进行调整,并展示调整后的风险修复操作。
14.根据权利要求8-12所述的方法,还包括:
自定义方案接收单元,被配置成接收传入的自定义手术操作方案;
手术动作调整单元,被配置成根据所述自定义手术操作方案中包含的自定义手术动作对所述虚拟手术操作中包含的虚拟手术动作进行调整。
15.一种电子设备,包括:
至少一个处理器;以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的手术操作风险确定方法。
16.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-7中任一项所述的手术操作风险确定方法。
17.一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-7中任一项所述的手术操作风险确定方法。
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Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114927229A (zh) * | 2022-04-21 | 2022-08-19 | 新瑞鹏宠物医疗集团有限公司 | 手术仿真方法、装置、电子设备及存储介质 |
EP4174869A1 (en) * | 2021-10-26 | 2023-05-03 | Koninklijke Philips N.V. | Case-based mixed reality preparation and guidance for medical procedures |
WO2023072685A1 (en) * | 2021-10-26 | 2023-05-04 | Koninklijke Philips N.V. | Case-based mixed reality preparation and guidance for medical procedures |
CN116187448A (zh) * | 2023-04-25 | 2023-05-30 | 之江实验室 | 一种信息展示的方法、装置、存储介质及电子设备 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20130090548A1 (en) * | 2011-10-10 | 2013-04-11 | Wake Forest University Health Sciences | Automated renal evaluation systems and methods using mri image data |
CN109509555A (zh) * | 2018-11-26 | 2019-03-22 | 刘伟民 | 一种基于三维影像的外科手术预演评估方法以及*** |
CN110163462A (zh) * | 2018-09-07 | 2019-08-23 | 中国国际海运集装箱(集团)股份有限公司 | 设备操作的评估方法、装置、***、介质及电子设备 |
-
2021
- 2021-01-26 CN CN202110104055.7A patent/CN112820408B/zh active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20130090548A1 (en) * | 2011-10-10 | 2013-04-11 | Wake Forest University Health Sciences | Automated renal evaluation systems and methods using mri image data |
CN110163462A (zh) * | 2018-09-07 | 2019-08-23 | 中国国际海运集装箱(集团)股份有限公司 | 设备操作的评估方法、装置、***、介质及电子设备 |
CN109509555A (zh) * | 2018-11-26 | 2019-03-22 | 刘伟民 | 一种基于三维影像的外科手术预演评估方法以及*** |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
T LOESCHER: "An augmented reality approach to surgical telementoring", IEEE, 31 December 2014 (2014-12-31) * |
方驰华;刘宇斌;黄燕鹏;潘家辉;彭丰平;鲁朝敏;: "64排螺旋CT三维重建和胰腺可视化仿真手术的应用研究", 中国实用外科杂志, no. 09, 1 September 2008 (2008-09-01) * |
谢文;张强;孔维佳;宋恩民;: "基于分布式虚拟现实技术的耳显微手术仿真***", 中国医疗器械杂志, no. 03, 30 May 2010 (2010-05-30) * |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP4174869A1 (en) * | 2021-10-26 | 2023-05-03 | Koninklijke Philips N.V. | Case-based mixed reality preparation and guidance for medical procedures |
WO2023072685A1 (en) * | 2021-10-26 | 2023-05-04 | Koninklijke Philips N.V. | Case-based mixed reality preparation and guidance for medical procedures |
CN114927229A (zh) * | 2022-04-21 | 2022-08-19 | 新瑞鹏宠物医疗集团有限公司 | 手术仿真方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN116187448A (zh) * | 2023-04-25 | 2023-05-30 | 之江实验室 | 一种信息展示的方法、装置、存储介质及电子设备 |
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