CN118319486A - 一种基于人工智能的心血管介入手术图像指导系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及介入手术图像指导系统，具体的说是一种基于人工智能的心血管介入手术图像指导系统。采用数据收集与预处理模块，用于收集和标注包括X射线、CT、MRI和超声多种类型的心血管介入手术图像，并进行去噪、对比度增强和边缘检测的预处理；采用深度学习模型，适应不同手术类型和患者条件，并融合不同医学图像类型以提供全面视图，同时利用增强现实技术在实时视频流中精确标记血管和结构；采用实时图像分析模块，用于实时分割和识别血管结构和病变区域，并根据实时图像和预设模型动态生成和调整介入工具的路径；采用风险评估与决策支持系统，构建于预测模型基础上，预测手术中遇到的风险和并发症。

Description

一种基于人工智能的心血管介入手术图像指导系统

技术领域

本发明涉及介入手术图像指导系统，具体的说是一种基于人工智能的心血管介入手术图像指导系统。

背景技术

目前使用的心血管介入手术图像指导系统虽然在许多方面已显著提高了手术的精确性和安全性，但仍存在一些不足和弊端，这些问题可能影响手术的效率、安全和成本效益。下面详细阐述这些不足和弊端：首先，现有的图像指导系统通常依赖于预先采集的静态图像数据，这些数据在手术过程中可能不足以反映实时的生理和病理变化。由于心血管系统的高动态性，固定的图像可能无法准确地指导手术器械的实时操作，从而增加手术风险和延长手术时间。此外，这种依赖也限制了手术适应性，使得手术团队难以即时响应突发的血管异常或病变。其次，许多现有系统的图像分辨率和对比度有限，这可能导致关键的血管结构和病变区域的视觉细节不够清晰。尤其是在处理血管的微小分支或是较低对比度的图像时，医生可能难以识别和定位病变，增加了手术中错误评估和误操作的风险。第三，当前系统中图像处理和分析的速度通常无法达到满足紧急手术需求的实时性。图像处理的延迟可能导致手术决策的滞后，特别是在心脏停搏操作中，任何延迟都可能对患者的生命安全构成威胁。此外，系统处理大量或复杂数据时的计算负担也可能影响其性能和稳定性。第四，目前的系统普遍存在用户界面不够友好和操作复杂的问题，特别是对于非技术人员来说，系统的操作需要长时间的学习和适应。这不仅增加了医疗人员的培训成本，也可能在关键时刻因操作不熟练导致手术延误。第五，现有系统的个性化程度不足，大多数系统设计缺乏足够的灵活性以适应个别患者的具体情况。手术策略和工具选择往往采用“一刀切”的标准化程序，忽略了患者个体间的生理差异，如血管的大小、形状和弹性等，这可能导致手术效果不佳或增加并发症的风险。第六，虽然许多心血管介入手术图像指导系统采用了先进的图像处理技术，但这些技术的应用往往需要高昂的设备和维护成本。高成本不仅限制了这些系统在资源有限的医疗机构中的普及，也可能导致整体医疗费用的增加。第七，随着技术的迅速发展，现有系统的更新和维护成为一个重大挑战。硬件和软件的快速迭代要求持续的投资，而这些系统的升级和维护工作往往复杂且成本高昂，特别是对于已经部署在医院中的设备。第八，隐私和数据安全是现代医疗系统必须面对的另一个重要问题。心血管介入手术图像指导系统涉及大量敏感的个人医疗数据，这些数据的保护需要严格的安全措施。然而，许多现有系统的数据保护措施可能不足以防范日益复杂的网络威胁，这可能导致患者信息的泄露或滥用。

最后，尽管现有的系统提供了一定程度的自动化支持，但仍需依赖医生的专业判断和操作技能。这种对人为因素的依赖可能导致在操作过程中出现偏差，特别是在手术团队经验不一或交接班时更为明显。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于人工智能的心血管介入手术图像指导系统，从而解决背景技术中所指出的部分弊端和不足。

本发明解决其上述的技术问题所采用以下的技术方案包括：采用数据收集与预处理模块，用于收集和标注包括X射线、CT、MRI和超声多种类型的心血管介入手术图像，并进行去噪、对比度增强和边缘检测的预处理；

采用深度学习模型，适应不同手术类型和患者条件，并融合不同医学图像类型以提供全面视图，同时利用增强现实技术在实时视频流中精确标记血管和结构；

采用实时图像分析模块，用于实时分割和识别血管结构和病变区域，并根据实时图像和预设模型动态生成和调整介入工具的路径；采用风险评估与决策支持系统，构建于预测模型基础上，预测手术中遇到的风险和并发症。

进一步地，所述的数据收集与预处理模块包括步骤：

S1、多模态集成采集系统，同时接入X射线、CT、MRI和超声不同类型的医学成像设备，并通过高速数据接口与同步触发机制实现不同来源图像数据的时间一致性和空间对齐；

S2、半自动智能标注工具，使用图像识别算法初步识别和标记图像中的关键特征包括血管位置和病变区域，之后由医师进行审核和细化；

S3、自适应图像预处理算法，根据不同类型的图像数据调整去噪、对比度增强和边缘检测的参数，其中去噪采用基于深度学习的技术，对比度增强通过动态范围调整，边缘检测结合传统算法和机器学习方法改进准确性。

进一步地，所述的多模态集成采集系统：

首先定义医学成像设备通用接口，兼容X射线、CT、MRI和超声设备，通过函数：

调整，其中v表示成像设备的电压或频率，θ和ψ分别代表成像角度和成像深度，调整系数a_n,b_n,c_n和v₀针对设备的特性；

然后同步控制单元采用函数：

确保所有设备的图像采集在心血管动态变化的关键时刻同步进行，其中α_k,ω_k,φ_k是成像时机而定制的参数；

接着采用为心血管图像设计的去噪和增强模型：

H(x,y)＝∫∫K(x-x′,y-y′,σ)f(x′,y′)dx′dy′

其中K是依赖于心血管成像特性调整的变异高斯核，σ取决于血管的预期直径和位置；

最后空间对齐通过能量优化函数：

实现，其中g为目标图像，f为输入图像，为基于血管结构特定旋转和平移的变换矩阵，λ为调整图像平滑性的参数。

进一步地，所述的半自动智能标注工具构建包括：

S1、使用深度学习模型：

其中I是输入图像，θ＝(μ_x,μ_y,σ)是模型参数，表示学习到的图像特征中心和扩散程度，Ω是图像域；

S2、引入图像特征增强算法：

其中I是原始图像，λ是调节参数，用于平衡直方图均衡化和边缘增强的效果，*表示卷积运算，表示图像的梯度；

S3、预标注机制：采用预标注函数：

其中p表示每个像素点的预测置信度，τ是置信度阈值，用于决定哪些标注应该被接受或需要医师审核；

S4、采用交互函数：

其中A是生成的标注区域，d是医师对标注的调整量，A′是调整后的区域，D是可接受的最大偏差。

进一步地，所述的自适应图像预处理算法包括以下三部分：

P1、自适应深度去噪模型：实施自适应去噪模型N(I；θ)，其中I是输入的带噪声图像，θ是基于图像噪声特性调整的模型参数；模型定义为：

N(I；θ)＝I-ω(I；θ)*I

其中μ和σ是从图像数据估计的噪声均值和标准差；

P2、自适应对比度增强算法：采用函数：

C(I；α,β)＝αlog(1+βI)

其中I代表原始图像，α和β是根据图像的亮度分布动态调整的参数，用于优化图像对比度、调整亮度直方图，用于不均匀光照或高动态范围的医学图像；

P3、混合边缘检测方法，结合传统边缘检测和机器学习的方法：

其中表示图像I的梯度，而γ(I；ξ)是机器学习模型预测的边缘位置加权函数，用于调整边缘检测的灵敏度和精度；ξ是学习参数，根据边缘的统计数据动态调整。

进一步地，所述的深度学习模型：

首先实施多任务深度学习模型F(I,P；Θ)，其中I代表输入的多模态医学图像，P表示与手术类型和患者条件的参数集，Θ是模型参数；模型的输出调整为：

F(I,P；Θ)＝∫(σ(θ_i)·I+λ_i·P_i(I))dθ_i

其中σ是激活函数，λ_i是根据患者条件动态调整的权重参数，P_i(I)表示手术类型和患者条件下的预处理函数；

其次定义图像融合算法：

其中I_x,I_y是不同模态的输入图像，α,β是计算的融合系数，通过优化来调整，以确保图像特性的匹配和空间对齐；

最后引入AR标记算法：

H(I,M；γ)＝∫(κ(I,m)+γ·δ(M,m))dm

其中I是输入的实时视频流图像，M是从深度学习模型得到的血管和结构的标记，γ是调整虚拟和实际图像重叠精度的参数，κ是图像匹配函数，δ是位置偏差的补偿函数，m表示图像中的每一点。

进一步地，所述的实时图像分析模块构建包括：

S1、实时血管结构和病变区域分割算法：定义实时图像处理算法R(I；Φ,Ψ)，其中I是实时获取的心血管图像，Φ是预训练的深度学习模型参数，用于血管和病变区域的识别；

算法通过分割函数Ψ(I,x,y)实现，其中(x,y)是图像上的坐标，函数定义为：

这里a和b是通过机器学习优化的参数，用于提取特定图像特征；

S2、动态路径生成算法：利用实时分割数据S和预设模型M动态生成和调整介入工具的路径；路径生成算法P(S,M；Λ)定义为：

其中γ是路径平滑和调整函数，Λ是控制路径生成的参数，t表示从手术开始到结束的时间归一化参数，S(t)是在时间t的实时分割结果。

进一步地，所述的风险评估与决策支持系统构建包括：

S1、采用数据预处理函数D(x；ω,μ,σ)，其中x代表原始输入数据，ω是权重参数，μ和σ分别代表数据的均值和标准偏差；用于数据的标准化处理：

在输入到预测模型前达到统一的标准；

S2、构建风险评估模型R(S；Φ)，其中S表示从预处理后的数据集合中提取的特征集，Φ是模型参数；模型的输出定义为：

其中φ_i是学习到的参数，代表不同风险因子的重要性；

S3、利用动态决策函数C(R,T；δ)，用于实时调整手术策略和预防措施，其中R是实时风险评估结果，T是手术过程中的时间变量，δ是调整参数；函数表达为：

这里δ(t)是基于时间动态调整的参数，根据风险评估结果和手术进展实时优化手术策略。

本发明具有多种有益效果，显著提高了手术的安全性、效率和精确度。以下是这一系统的主要优势：

1.提高手术精确性和安全性：

通过使用高级图像处理和机器学习技术，系统能够实时分析手术图像，精确地识别血管结构和病变区域。这样不仅增强了手术中的导航精度，也减少了手术中潜在的风险和并发症。

2.动态手术路径规划：

系统能够根据实时图像和预先模型动态生成和调整介入工具的路径。这种实时路径规划能够应对手术中突发的变化，如意外的血管病变或异常结构，确保手术工具最安全、最有效地达到目标区域。

3.风险评估与决策支持：

系统集成的风险评估模型可以实时评估手术中的风险，提供量化的数据支持手术团队做出更明智的决策。这不仅有助于手术团队在关键时刻做出快速反应，还能预测潜在风险，从而提前采取预防措施。

4.提升手术效率：

自动化的图像处理和路径规划减少了手术前的准备时间和手术中的调整时间，使整个手术过程更加流畅和高效。这对于紧急情况下的快速介入尤为重要。

附图说明

图1为本发明一种基于人工智能的心血管介入手术图像指导系统流程图。

图2为本发明数据收集与预处理模块的系统流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式做一个详细的说明。

一种基于人工智能的心血管介入手术图像指导系统，通过其数据收集与预处理模块，聚焦于收集和标注多种类型的医学图像，如X射线、CT、MRI和超声等，这些图像是进行心血管介入手术的关键视觉资料。在收集这些图像后，系统会对它们进行必要的预处理操作，包括去噪、对比度增强和边缘检测。去噪处理旨在清除图像中由设备或传输引入的任何噪声，从而提高图像质量和手术精度；对比度增强则是通过调整图像的亮度和暗度区域来使图像中的重要特征更加突出，便于医生识别和解读；边缘检测是通过识别图像中物体的边界来进一步精确描绘出心血管的结构，这对于精准定位病变区域和规划手术路径至关重要。

通过采用深度学习模型，能够适应不同手术类型和患者的具体条件，从而优化手术结果。这个系统整合了多种医学图像类型，如X射线、CT、MRI和超声图像，以提供全面的视图，帮助医生更好地理解患者的心血管状况。此外，系统利用增强现实技术在实时视频流中精确标记血管和其他重要结构，这种技术能够将计算机生成的图像叠加在医生视野中的实际图像上，增强手术中的视觉信息。

采用实时图像分析模块，此模块专用于实时地分割和识别心血管手术中的关键结构，如血管和病变区域。通过对手术场景中的实时图像进行深度分析，系统能够精确地标识出血管的位置及其周围病变区域。此外，系统还结合预设的手术模型，根据手术过程中收集到的实时图像数据动态生成和调整介入工具的路径。这意味着系统在手术进行中，根据实际情况的变化，自动调整工具路径，以适应复杂的手术环境和患者具体的生理结构。

本实施例包括风险评估与决策支持系统，该系统建立在先进的预测模型基础上。这个预测模型利用机器学习技术，通过分析大量的历史手术数据和实时手术情况，预测出现的手术风险和潜在并发症。系统通过综合考虑患者的医疗历史、手术类型、手术过程中的各种生理参数和实时图像数据，能够实时评估手术中的风险水平。这样的风险评估结果帮助手术医生做出更加精准的决策，例如调整手术策略或采取预防措施以降低风险。该系统的目的是减少手术中的不确定性和意外情况，提高手术的安全性和成功率。

实施例1：

某位患者张先生，他需要进行一项复杂的心脏支架植入手术。这种手术的成功极大依赖于精确的图像引导，因此采用了多模态集成采集系统。

1.定义医学成像设备通用接口：

这一步骤首先需要定义能够兼容X射线、CT、MRI和超声设备的通用接口。这个接口的目的是确保不同设备产生的图像被系统统一处理。在张先生的案例中，各种成像设备通过此接口连接到AI系统。

2.成像参数调整函数：

接着，为了最优化图像的质量和一致性，使用以下函数来调整成像参数：

其中v表示成像设备的电压或频率，θ和ψ分别代表成像角度和成像深度。在这个函数中，设a_n在0.1到1.0之间，b_n在0.01到0.1之间，c_n在0.05到0.5之间，以及v₀通常设为设备最常用的中间电压值。

为张先生进行手术前的准备中，医生需要确保心脏的每个重要部分都能被清晰显示。使用上述函数，AI系统自动调整X射线的参数为v＝120千伏，θ＝45°，ψ＝0.3米，确保心脏的主要血管清晰可见。

3.高速数据接口与同步触发机制：

这一系统特点是通过高速数据接口确保来自不同成像设备的数据快速传输，并通过同步触发机制保证这些数据在时间上的一致性和空间对齐。在实际操作中，当张先生在手术台上时，同时进行CT和超声扫描。系统确保这两种类型的图像数据能够准确同步，AI分析模块实时地融合这些数据，提供综合的、动态更新的3D心脏模型。

本实施例在张先生的心血管介入手术图像指导系统案例中，为了确保在心血管动态变化的关键时刻同步进行图像采集，同步控制单元采用以下函数来协调不同成像设备：

其中t代表时间，φ代表与心脏周期相关的相位，而α_k,ω_k,φ_k是针对具体成像时机而定制的参数。在张先生的手术中，设定K为3，以适应手术过程中心脏不同阶段的动态变化。

对于这些参数，设定α_k在0.5到1.0之间，以强调不同时间点的成像重要性；ω_k取决于心脏的具体活动周期，设定心率为每分钟70次，则ω_k设在左右，考虑到不同心脏阶段，选择不同的ω_k值来代表不同心动周期的变化速率；φ_k范围从0到2π，以匹配心脏的不同相位。

在手术中，AI系统会根据心电图(ECG)和其他生理监测数据实时计算t和φ，使用上述公式动态调整各个成像设备的同步触发。例如，在张先生心脏的特定活动周期中，在t＝0.5s，系统通过计算G(t,φ)发现需要优先触发MRI扫描，因为此时φ与φ_k匹配度最高，此时MRI能提供最清晰的心室壁图像。通过这样的同步控制，每个成像设备都能在最佳时机捕捉到心血管的关键信息，这些信息被实时传送至AI系统，为医生提供最全面、最精确的数据支持，从而使手术过程更加安全、有效。

本实施例一旦通过多模态集成采集系统同步捕获到了心血管的关键时刻图像，接下来的步骤是使用专门为心血管图像设计的去噪和增强模型进行图像处理。这一步骤关键在于应用高级的图像处理技术，确保医生得到最清晰、最精确的图像来指导手术操作。

去噪和增强模型采用以下数学表达式：

[H(x,y)＝∫∫K(x-x′,y-y′,σ)f(x′,y′)dx′dy′]

其中f(x′,y′)代表原始的图像数据，H(x,y)是经过处理后的图像结果，K(x-x′,y-y′,σ)是根据心血管成像特性调整的变异高斯核，而σ是核函数的标准偏差，依赖于血管的预期直径和位置。

在张先生的手术中，设定心血管的平均直径约为2毫米。为了适应这一特定的成像需求，设定σ在0.8到1.2毫米的范围内。这个范围是基于不同成像设备和不同成像深度的需求而变化的。核函数K特别设计为能够根据血管直径的变化自适应调整，以确保在去噪的同时增强血管壁的对比度，使其更加突出。

在手术中，AI系统实时计算H(x,y)来处理从CT和超声设备收集到的图像。例如，通过调整σ的值，AI系统能够根据当前观察到的血管壁厚度和血流速度来优化图像处理结果。通过这种方法，不仅提高了图像的质量，还确保了图像中关键特征的识别和可视化，从而为医生提供了准确的手术导航信息。通过这一连串的步骤，张先生的手术团队能够实时获得高质量的心血管图像，大大提高了手术的精确性和安全性，从而确保了手术的成功率。

本实施例的空间对齐是手术成功的关键技术之一。为了实现高精度的图像融合，采用了能量优化函数来确保不同成像模式(如CT、MRI)之间的图像能够精确对齐。这个过程不仅涉及到图像的变换匹配，还包括图像质量的保持。具体实现步骤如下，融合了先进的数学模型和实际的手术需要：

最终的空间对齐实现通过以下能量优化函数进行：

在这个公式中，g是目标图像(例如，预先融合并处理好的图像)，f是输入图像(实时捕获的图像)，而是基于血管结构特定旋转和平移的变换矩阵，用来适应f和g之间的空间差异。参数λ是调整项，用于控制图像平滑性，其取值范围设为0.01到0.1，根据具体的图像内容和所需的细节级别进行调整。

在张先生的手术中，医生需要将从不同时间点捕获的MRI和超声图像进行融合。首先，AI系统会处理超声图像作为输入图像f(x,y)，并将一组标准化的MRI图像作为目标图像g(x,y)。在手术中，因为心脏和血管的微小移动，需要实时调整图像，以保持最佳的视觉效果和手术导航精度。

设定在特定的手术阶段，AI系统通过分析发现需要对超声图像进行微调以匹配MRI图像，系统将计算变换矩阵使得f和g之间的差异最小化。通过实施能量优化函数，系统动态地调整和λ，实时优化图像对齐。通过这种方式，手术团队获得连续更新、精确对齐的3D图像视图，大大提高了手术的精度和安全性。

实施例2：

在张先生的心血管介入手术图像指导系统中，半自动智能标注工具是一项核心技术，这项技术使用先进的深度学习模型来识别和标记心血管图像中的关键特征，如血管位置和病变区域。这个过程不仅提高了标注的准确性，还大幅度缩短了医生在手术准备阶段所需的时间。具体实现步骤如下，融合了计算机视觉和医学专业知识：

半自动智能标注工具的实现过程：

1.深度学习模型构建和训练：

使用模型F_model对输入的心血管图像I进行处理，其中I(x,y)是图像中的像素强度，而θ＝(μ_x,μ_y,σ)是模型参数，这些参数代表学习到的图像特征的中心位置μ_x,μ_y和其在空间上的扩散程度σ。

公式：

描述了基于高斯函数的加权平均过程，它能够突出图像中心附近的特征，抑制远离中心的干扰，这对于准确标注血管位置极为关键。

2.模型参数的具体应用：

在实际应用中，σ的取值范围设定在1至10像素之间，这允许模型适应不同大小和清晰度的血管图像。对于中心位置μ_x,μ_y，它们是通过训练数据集中的已知血管位置自动学习得到的。

3.医生的交互和微调：

在模型自动识别并标记图像后，医生会进行审核。这一步骤是必要的，因为即使是高级的AI模型也忽略某些临床相关的细微差别或者对特殊病变的识别。医生根据自己的经验和手术需要对AI的标记进行调整，确保手术的高精度和安全性。

在一次实际手术中，张先生负责处理一位患者的心脏病变。通过使用半自动智能标注工具，系统快速地识别出了病变区域和关键血管的位置，减少了预手术准备时间。特别是在紧急情况下，这种技术的高效性显著提高了手术的反应速度和成功率。通过AI的初步标注和医生的细致调整，手术团队能够快速准确地完成病变部位的介入治疗，极大地提高了手术的成功率和患者的康复质量。

本实施例继自动识别和医师调整标注后，接下来的关键步骤是图像特征增强。这一步骤是为了进一步提升图像质量，使得手术中关键的血管和病变区域更加清晰可见，从而提供给手术团队更准确的视觉信息。特征增强算法的实现如下：

图像特征增强算法的实现和应用：

使用特征增强算法：

其中I是经过初步处理的输入图像，λ是调节参数，控制图像增强的程度。这个公式通过对图像I进行卷积操作，使用依赖于图像梯度的自适应核来增强图像特征。算法中的表示图像的梯度，用于指示图像中的边缘强度。

参数λ的选取是关键，一般设定在0.01到0.1的范围内。较低的λ值会增强更多的细节，而较高的值则会在保持图像平滑的同时只突出较大的结构特征。

在张先生负责的一次心血管手术中，通过半自动智能标注工具初步标记出心脏的病变区域后，接下来的挑战是在动态变化的心脏图像中保持这些区域的可见性。由于心脏的持续运动和变化的血流动态，图像中的一些关键信息会因模糊而难以识别。

应用上述增强算法G(I,0.05)，系统针对手术中获取的实时超声心动图进行处理。通过设置λ＝0.05，算法能够在增强图像边缘的同时维持图像的总体平滑性，有效地突出了血管壁和病变区域的边界，使得手术团队清楚地看到即将进行操作的区域。

本实施例预标注机制是关键步骤之一，它大大提升了手术前的图像分析效率。该系统通过使用先进的预标注函数，自动标记图像中的关键特征，如血管位置和病变区域，同时提供机制供医生审核和确认这些标记。这个过程详细如下：

预标注机制实施步骤及计算实例：

使用预标注函数：

其中I是输入图像，p表示通过深度学习模型F_model计算得出的每个像素点的预测置信度，θ是模型参数，代表图像特征的位置和扩散程度，χ_{p>τ}是指示函数，用于标识置信度高于阈值τ的像素。

在实际操作中，τ的选取非常关键，它决定了系统标记哪些特征是信心足够高，直接用于手术导航，而哪些需要进一步的医生审核。通常，τ的取值范围设定在0.7到0.95之间，具体取决于手术的精确度要求和对假阳性的容忍程度。

在张先生的案例中，手术团队计划使用AI系统处理即将进行的冠状动脉支架植入手术的预手术图像。系统首先对采集到的心脏CT图像I应用深度学习模型F_model，计算出每个像素的预测置信度p。设定在关键区域，模型输出的置信度普遍高于0.85，这表明模型对这些区域的识别是非常确信的。

系统通过H(I,p)函数自动标记这些高置信度的区域，因为它们的p值高于阈值τ＝0.85。这样，医生在审核AI的标记时，专注于那些置信度低于阈值、需要进一步确认的区域，从而节省宝贵的时间并减少手术前的准备工作。

本实施例交互函数的应用是终端用户(医生)参与优化和确认AI标注的关键一步。这个功能允许医生根据自己的专业判断对AI生成的标注进行微调，确保手术导航的精度和可靠性。交互函数的设计目的是评估医生调整后的标注与原始AI生成标注之间的偏差，并提供量化的方法来确保这些调整在可接受的范围内。下面是这一过程的详细说明，包括具体的步骤和实际数据的应用：

采用的交互函数为：

其中A是AI系统生成的初步标注区域，d(x,y,A′)是医师对该标注的调整量，表示在坐标(x,y)的点，AI标注A被调整到A′的距离，D是定义的可接受最大偏差，通常取决于手术的具体需求和精确度标准，一般设置在1mm到5mm。

在进行张先生的心脏病变介入手术前，AI系统根据收集到的多模态图像数据自动识别并标记了心脏的病变区域A。在手术准备阶段，张先生审核这些标注，并发现某些区域的标注需要细微调整以更准确反映病变的位置和范围。例如，对于特定的标注区域，张先生将标注点从原始位置向外扩展了2mm，即d(x,y,A′)＝2mm。

应用交互函数J，设定D＝5mm，函数计算给出的值，从而量化医生调整的标注偏差并确保其在可接受范围内。这种方法不仅提供了一种量化的反馈机制来评估调整的合理性，也帮助医生确保手术导航图像的准确性。

实施例3：

本实施例自适应图像预处理算法扮演着至关重要的角色，尤其是在去噪、对比度增强和边缘检测方面。这些步骤确保手术中使用的图像清晰且信息丰富，帮助医生进行精确的手术操作。下面详细解释自适应深度去噪模型的实施步骤，包括如何调整参数以适应不同类型的医学图像，并且给出具体的系数取值范围：

实施的去噪模型定义为：

N(I；θ)＝I-ω(I；θ)*I

其中I是输入的带噪声图像，θ包括噪声均值μ和标准差σ。这个模型通过基于图像本身特性的自适应滤波器：

来减少噪声，其中滤波器设计为强调图像中与噪声均值相差较大的区域，从而保留重要的图像细节而抑制噪声。

在实际应用中，μ和σ是从输入图像中自动估计的。设定典型的心血管成像场景，μ(噪声均值)从噪声密集的背景区域估计，通常在灰度值的低区间，例如30到50之间；σ(噪声的标准差)则反映图像噪声的变异程度，一般在10到30的范围内。

在张先生的手术准备过程中，使用该去噪模型预处理从不同成像设备(如CT和超声)收集的图像。例如，如果超声图像显示出相对较高的噪声水平，系统自动调整σ值以提高去噪强度，设定σ＝25。此外，对于从不同设备得到的图像，μ和σ的值会根据设备特性和图像采集条件进行相应调整，确保所有图像达到手术要求的清晰度和质量。

本实施例自适应对比度增强和混合边缘检测方法是提高图像质量和手术精度的关键步骤。这些技术使得手术图像更加清晰，边界更明显，从而帮助医生进行更精确的手术操作。以下详细解释这两个处理步骤，并结合实际数据和故事情节来说明其可行性：

自适应对比度增强算法：

使用对比度增强函数C(I；α,β)＝αlog(1+βI)，其中I是原始图像，α和β是动态调整的参数，用于优化图像对比度。这个函数特别适用于不均匀光照或高动态范围的医学图像，通过对数运算平滑高亮度区域同时增强暗区的细节。

参数α和β的选择依赖于图像的亮度分布特性。通常，α的取值范围在1到10之间，而β在0.01到0.1之间。例如，在处理超声心动图的过程中，设定选择α＝5和β＝0.05，有效提升图像中血管的对比度，使其在不均匀的背景光下更清晰。

混合边缘检测方法：

边缘检测采用其中表示图像I的梯度，表征图像中的边缘信息，而γ(I；ξ)是基于机器学习模型预测的边缘位置加权函数，用于调整边缘检测的灵敏度和精度。ξ是学习参数，根据边缘的统计数据动态调整，一般取值在0.1到1.0之间。

在实际应用中，如在张先生的手术中，系统会使用该边缘检测方法来精确标识心脏病变区域的边界。设定通过分析心脏CT图像，确定ξ＝0.5，以平衡边缘检测的敏感性和抗噪声能力，从而确保手术区域的边界被准确识别并显示在手术导航系统中。

实施例4：

本实施例深度学习模型的实施是至关重要的一步，用以整合多种模式的医学图像并结合手术类型及患者特定条件，以提供精确的手术导航。以下是此深度学习模型的实例说明，该说明将结合具体的计算步骤和参数，以及实际的医疗场景，以展示此方法的实施和效果。

多任务深度学习模型I(I,P；Θ)的构建，其中I代表从X射线、CT、MRI和超声等多模态源输入的医学图像，P表示包含手术类型和患者特定条件的参数集，Θ是模型的学习参数。

模型结合了图像特征与患者特定信息，以增强手术导航的精准度和适应性。

模型输出：

F(I,P；Θ)＝∫(σ(θ_i)·I+λ_i·P_i(I))dθ_i

其中σ是激活函数，用于引入非线性处理提高模型的表达能力，常见激活函数如ReLU或sigmoid。λ_i是动态调整的权重参数，根据患者的具体条件(如年龄、病史等)和手术类型(如支架植入或动脉瘤切除)来调整。例如，对于老年患者的心脏瓣膜手术，需要增加权重调整对软组织的敏感度。P_i(I)表示预处理函数，根据手术类型和患者条件定制，如对心脏部位的图像进行特别的对比度增强或去噪处理。

设定张先生负责一位中年患者的心脏支架植入手术。使用模型进行前期图像处理，设定λ_i＝0.5，适应该手术对血管清晰度的高需求。通过深度学习模型，增强了手术区域的血管图像，使得支架的精准放置成为。在手术中，由于模型能够实时调整图像处理参数，对于突发的血管病变也能快速适应，实时提供清晰的图像指导，极大地提升了手术的安全性和成功率。

本实施例将来自不同成像设备的图像合并为统一且信息丰富的视图时。该算法能够确保从不同成像技术(如CT、MRI、X射线或超声)获得的图像能够精确对齐，从而提供最佳的手术视觉支持。以下是该图像融合算法的详细实施步骤，包括系数的具体应用和计算，以及如何在实际手术中利用这些技术来提高手术效果和安全性：

图像融合算法定义为其中I_x和I_y分别是来自不同成像模态的输入图像，例如CT和MRI。α和β是融合系数，通过优化来调整，目的是减少两个图像间的差异，实现特性匹配和空间对齐。

在实际应用中，系数α和β的计算至关重要，它们需要动态调整以适应不同图像的特性。一般来说，α和β的取值范围在0.5到2.0之间，具体值取决于图像间的相对亮度和对比度。例如，如果CT图像比MRI图像整体亮度要高，则需要降低α的值以平衡两者的亮度差异。

设定张先生正在处理一位患者的冠状动脉手术。在手术前，他需要确保CT和MRI图像完美融合，以准确标识病变位置和血管路径。系统初步设置α＝1.2和β＝0.8来开始图像融合的过程。通过迭代优化，系统微调这些参数，最终确定α＝1.1和β＝0.9，这样处理后的图像展示了更一致的视图，准确地反映了患者的心血管结构，使得手术更加精确和安全。

本实施例引入增强现实(AR)标记算法是为了在实时手术情境中提供精确的视觉辅助，这一技术特别重要。AR标记算法结合了从深度学习模型得到的血管和结构的标记与实时视频流图像，确保手术医生能够实时看到准确的血管位置和其他重要结构。以下详细解释这一AR标记算法的实施步骤，包括参数的设定和实际操作的适应性：

AR标记算法定义为：

H(I,M；γ)＝∫(κ(I,m)+γ·δ(M,m))dm

其中I是实时视频流图像，M是从深度学习模型预测的血管和结构的标记。这个算法的核心是将这些预测标记融合到实时图像中，以增强医生在手术过程中的视觉信息。

κ是图像匹配函数，用于确定实时图像中各点与预测标记的对应关系；δ是位置偏差的补偿函数，用于调整预测标记以更好地匹配实时图像；γ是调整参数，用于优化虚拟和实际图像之间的重叠精度，通常取值范围在0.1到1.0之间。

在张先生负责的手术中，设定设置γ＝0.5以开始优化过程。这个参数的设定是为了平衡标记的准确性与实时图像的自然显示，确保在不干扰手术操作的情况下提供足够的视觉辅助信息。

通过实时调整γ，系统根据手术过程中的具体需要动态调整标记的精度和可视化的重叠程度，以最大限度地辅助手术操作。

在实际手术场景中，例如张先生正在进行复杂的冠状动脉搭桥手术，利用AR标记算法将从预手术MRI扫描得到的血管结构标记精确地叠加到实时的手术场景视频流中。这样，张先生能够清楚地看到血管的确切位置和路径，以及任何影响手术的结构异变。

实施例5：

本实施例动态路径生成算法是关键组成部分，它确保介入工具如导管或支架能够根据实时图像数据沿着最优路径进行操作。这种路径生成的智能化不仅增加了手术的安全性，还提高了操作的精确性。以下详细解释这一动态路径生成算法的构建和应用步骤，包括参数的设定、算法的实际运行和在实际手术中的应用：

路径生成算法P(S,M；Λ)使用实时分割数据S和预设模型M动态生成和调整介入工具的路径。其中S(t)表示在时间t的实时分割结果，这些数据从实时血管结构和病变区域分割算法中获得。

γ是路径平滑和调整函数，用于根据S(t)和M计算在任意时间点t的最优路径。函数形式是基于机器学习的模型或复杂的数学函数，用于根据当前手术场景动态调整路径。

Λ是控制路径生成的参数集合，这包括路径平滑度、速度限制、安全距离等，具体的取值范围和参数类型依赖于手术类型和所用设备的特性。通常，这些参数需要在手术前通过模拟和预实验来确定，以确保在实际操作中能达到最佳效果。

在张先生进行的实际心脏支架植入手术中，系统实时接收从超声设备传输的图像数据，并应用分割算法S(t)识别当前的血管结构。动态路径生成算法P(S,M；Λ)利用这些数据来计算从手术开始到结束的最优路径。设定路径平滑度参数为Λ＝0.8，系统会根据这个参数来动态调整路径，以避免任何潜在的障碍并优化导管的导入路径。在手术过程中，随着病变区域和血管结构的持续变化，算法能够实时更新路径，确保导管始终沿着安全和有效的路线进行，极大地减少了手术风险并提高了成功率。

本实施例特别关注于实时图像处理和动态路径生成，确保手术的精确性和安全性。这里，将深入讨论动态路径生成算法P(S,M；Λ)的实施过程，其具体应用在一次实际的冠状动脉介入手术中，详细解释每个步骤，并展示如何通过实际数据和故事情节来验证这一步骤的可行性。

动态路径生成算法实施步骤及其应用：

1.实时分割数据S(t)的获取：

在手术过程中，实时获取的心血管图像被不断地输入到预训练的深度学习模型中，该模型识别出血管结构和病变区域。这些图像数据被分割函数Ψ处理，生成实时的血管和病变分割图S(t)，其中t代表时间点。

2.路径生成算法P(S,M；Λ)的应用：

路径生成算法利用实时分割数据S(t)和预设的模型M，这个模型包括了介入工具的物理特性和手术策略。这一算法计算从手术开始到结束的最优路径，采用路径平滑和调整函数γ，该函数根据实时图像S(t)和模型M动态调整介入工具的路径。

参数集Λ控制路径的生成，例如，它包括对路径平滑度、速度和安全边界的设定。具体的参数取值依赖于手术的具体条件，如Λ＝{smoothness＝0.5,speedlimit＝0.8}。

在具体的案例中，张先生负责处理一位患者的冠状动脉狭窄手术。手术中，实时图像显示了一段狭窄的血管区域。系统即时处理这些图像数据，通过算法P(S,M；Λ)计算介入工具的最佳路径。例如，系统发现，在t＝0.5(手术中期)时，病变区域比开始时更为复杂，因此动态调整了工具路径，确保工具不会损伤血管壁。通过这种方法，实时图像分析和动态路径生成算法不仅确保了手术的精确性和安全性，还极大地提升了手术效率和成功率。

实施例6：

本实施例风险评估与决策支持系统是至关重要的组成部分，它确保所有数据在输入到预测模型前经过适当的预处理，从而提高预测的准确性和可靠性。数据预处理函数D(x；ω,μ,σ)在这里扮演着标准化原始输入数据的角色，以便数据能够被后续的机器学习模型有效处理。下面详细介绍这一预处理函数的构建步骤及其在实际医疗场景中的应用：

数据预处理函数：

旨在通过标准化处理减少数据的偏差和不一致性，其中x是原始输入数据，ω、μ和σ分别是权重参数、数据的均值和标准偏差。这种标准化是必要的，因为它有助于消除数据集中的尺度差异，使得预测模型能够更公正地评估不同的输入特征。

参数ω通常设置为1，以保持数据的原始比例不变，除非特定情况需要调整数据的尺度。μ和σ由数据集计算得出，其中μ是数据集的平均值，σ是标准差。例如，如果处理的是心率数据，μ是70次/分钟，σ是10次/分钟。

在具体的心血管介入手术中，张先生需要评估患者的手术风险。手术前收集的数据包括心率、血压和之前的医疗历史等。这些数据首先通过预处理函数D(x；1,μ,σ)进行标准化处理，设定心率的μ为72bpm，σ为12bpm，数据预处理后，心率数据会转换为无单位的标准分数，这有助于后续模型更准确地分析数据并预测手术风险。

本实施例风险评估与决策支持系统的核心部分是风险评估模型R(S；Φ)。该模型通过综合考量多种风险因子，预测手术的潜在风险，从而指导医生做出更合理的手术决策。以下是构建和应用该模型的详细步骤，以及如何将实际数据和具体的医疗情境结合起来：

风险评估模型R(S；Φ)的构建和应用：

风险评估模型：

其中S是从预处理后的数据集合中提取的特征集，Φ是模型参数。每个φ_i表示与第i个特征相关的风险因子的重要性。此模型的目的是通过考虑不同的风险因子来预测手术的潜在风险，帮助医生做出更为精确的决策。

每个参数φ_i通过历史数据和专家知识学习得到。设定参数范围从0.1到10，不同的φ_i值表示不同风险因子的影响程度和敏感性。较大的φ_i表示该因素对风险的影响较小(曲线更平滑)，而较小的φ_i表示该因素对风险的影响较大(曲线更尖锐)。

在进行心血管介入手术前，医生收集了包括患者的年龄、血压、心电图、前期病史等多种数据。这些数据通过数据预处理模块D(x；ω,μ,σ)标准化后，被输入到风险评估模型。例如，如果血压是重要的风险因子，其φ值设定为0.5，意味着血压的变化对风险评估的影响较大。通过这种方式，模型综合分析所有风险因子，输出风险评分，医生依据这个评分决定手术的方案或是否需要进一步的诊断检查。

除了实时图像处理和风险评估模型之外，还引入了动态决策函数C(R,T；δ)，这是系统中至关重要的一部分，用于实时调整手术策略和预防措施。这个函数根据手术进行的时间和实时评估的风险来动态调整手术策略，确保手术过程的最大安全性和效率。以下是构建和应用该函数的详细步骤以及实际数据和具体医疗情景的结合：

动态决策函数：

C(R,T；δ)＝∫₀ ^Tδ(t)·R(t)dt

其中R(t)是在时间t的实时风险评估结果，T是当前手术已进行的时间，δ(t)是动态调整参数。该函数旨在根据实时风险和手术进展实时调整手术策略，以应对突发事件和最小化手术风险。

参数δ(t)的设计是基于手术风险和时间的关系。例如，在手术的关键时刻，如介入器械接近重要血管时，δ(t)增大，增强手术过程的警觉性和调整频率。取值范围是0.1到10，其中较高的值表示在该时间点需要更积极的介入或调整。

在一次具体的心血管介入手术中，张先生的团队通过实时图像分析模块实时监控患者的血管结构和病变区域。随着手术的进行，动态决策函数开始基于实时数据调整手术策略。设定在手术30分钟时，通过风险评估模块发现未预期的病变区域，此时R(t)值上升，动态决策函数通过增加δ(t)的值，提示手术团队增加注意力和采取预防措施，如调整手术路径或暂时停止进一步操作，等待进一步评估。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (8)

1.一种基于人工智能的心血管介入手术图像指导系统，其特征在于包括：采用数据收集与预处理模块，用于收集和标注包括X射线、CT、MRI和超声多种类型的心血管介入手术图像，并进行去噪、对比度增强和边缘检测的预处理；

采用深度学习模型，适应不同手术类型和患者条件，并融合不同医学图像类型以提供全面视图，同时利用增强现实技术在实时视频流中精确标记血管和结构；

采用实时图像分析模块，用于实时分割和识别血管结构和病变区域，并根据实时图像和预设模型动态生成和调整介入工具的路径；采用风险评估与决策支持系统，构建于预测模型基础上，预测手术中遇到的风险和并发症。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的心血管介入手术图像指导系统，其特征在于所述的数据收集与预处理模块包括步骤：

S1、多模态集成采集系统，同时接入X射线、CT、MRI和超声不同类型的医学成像设备，并通过高速数据接口与同步触发机制实现不同来源图像数据的时间一致性和空间对齐；

S2、半自动智能标注工具，使用图像识别算法初步识别和标记图像中的关键特征包括血管位置和病变区域，之后由医师进行审核和细化；

S3、自适应图像预处理算法，根据不同类型的图像数据调整去噪、对比度增强和边缘检测的参数，其中去噪采用基于深度学习的技术，对比度增强通过动态范围调整，边缘检测结合传统算法和机器学习方法改进准确性。

3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的心血管介入手术图像指导系统，其特征在于所述的多模态集成采集系统：

首先定义医学成像设备通用接口，兼容X射线、CT、MRI和超声设备，通过函数：

调整，其中v表示成像设备的电压或频率，θ和ψ分别代表成像角度和成像深度，调整系数a_n,b_n,c_n和v₀针对设备的特性；

然后同步控制单元采用函数：

确保所有设备的图像采集在心血管动态变化的关键时刻同步进行，其中α_k,ω_k,φ_k是成像时机而定制的参数；

接着采用为心血管图像设计的去噪和增强模型：

其中K是依赖于心血管成像特性调整的变异高斯核，σ取决于血管的预期直径和位置；

最后空间对齐通过能量优化函数：

实现，其中g为目标图像，f为输入图像，为基于血管结构特定旋转和平移的变换矩阵，λ为调整图像平滑性的参数。

4.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的心血管介入手术图像指导系统，其特征在于所述的半自动智能标注工具构建包括：

S1、使用深度学习模型：

其中I是输入图像，θ＝(μ_x,μ_y,σ)是模型参数，表示学习到的图像特征中心和扩散程度，Ω是图像域；

S2、引入图像特征增强算法：

其中I是原始图像，λ是调节参数，用于平衡直方图均衡化和边缘增强的效果，*表示卷积运算，表示图像的梯度；

S3、预标注机制：采用预标注函数：

其中p表示每个像素点的预测置信度，τ是置信度阈值，用于决定哪些标注应该被接受或需要医师审核；

S4、采用交互函数：

其中A是生成的标注区域，d是医师对标注的调整量，A′是调整后的区域，D是可接受的最大偏差。

5.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的心血管介入手术图像指导系统，其特征在于所述的自适应图像预处理算法包括以下三部分：

P1、自适应深度去噪模型：实施自适应去噪模型N(I；θ)，其中I是输入的带噪声图像，θ是基于图像噪声特性调整的模型参数；模型定义为：

N(I；θ)＝I-ω(I；θ)*I

其中μ和σ是从图像数据估计的噪声均值和标准差；

P2、自适应对比度增强算法：采用函数：

C(I；α,β)＝αlog(1+βI)

其中I代表原始图像，α和β是根据图像的亮度分布动态调整的参数，用于优化图像对比度、调整亮度直方图，用于不均匀光照或高动态范围的医学图像；

P3、混合边缘检测方法，结合传统边缘检测和机器学习的方法：

其中表示图像I的梯度，而γ(I；ξ)是机器学习模型预测的边缘位置加权函数，用于调整边缘检测的灵敏度和精度；ξ是学习参数，根据边缘的统计数据动态调整。

6.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的心血管介入手术图像指导系统，其特征在于所述的深度学习模型：

首先实施多任务深度学习模型F(I,P；Θ)，其中I代表输入的多模态医学图像，p表示与手术类型和患者条件的参数集，Θ是模型参数；模型的输出调整为：

F(I,P；Θ)＝∫(σ(θ_i)·I+λ_i·P_i(I))dθ_i

其中σ是激活函数，λ_i是根据患者条件动态调整的权重参数，P_i(I)表示手术类型和患者条件下的预处理函数；

其次定义图像融合算法：

其中I_x,I_y是不同模态的输入图像，α,β是计算的融合系数，通过优化来调整，以确保图像特性的匹配和空间对齐；

最后引入AR标记算法：

H(I,M；γ)＝∫(κ(I,m)+γ·δ(M,m))dm

其中I是输入的实时视频流图像，M是从深度学习模型得到的血管和结构的标记，γ是调整虚拟和实际图像重叠精度的参数，κ是图像匹配函数，δ是位置偏差的补偿函数，m表示图像中的每一点。

7.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的心血管介入手术图像指导系统，其特征在于所述的实时图像分析模块构建包括：

S1、实时血管结构和病变区域分割算法：定义实时图像处理算法R(I；Φ,Ψ)，其中I是实时获取的心血管图像，Φ是预训练的深度学习模型参数，用于血管和病变区域的识别；

算法通过分割函数Ψ(I,x,y)实现，其中(x,y)是图像上的坐标，函数定义为：

这里a和b是通过机器学习优化的参数，用于提取特定图像特征；

S2、动态路径生成算法：利用实时分割数据S和预设模型M动态生成和调整介入工具的路径；路径生成算法P(S,M；Λ)定义为：

其中γ是路径平滑和调整函数，Λ是控制路径生成的参数，t表示从手术开始到结束的时间归一化参数，S(t)是在时间t的实时分割结果。

8.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的心血管介入手术图像指导系统，其特征在于所述的风险评估与决策支持系统构建包括：

S1、采用数据预处理函数D(x；ω,μ,σ)，其中x代表原始输入数据，ω是权重参数，μ和σ分别代表数据的均值和标准偏差；用于数据的标准化处理：

在输入到预测模型前达到统一的标准；

S2、构建风险评估模型R(S；Φ)，其中S表示从预处理后的数据集合中提取的特征集，Φ是模型参数；模型的输出定义为：

其中φ_i是学习到的参数，代表不同风险因子的重要性；

S3、利用动态决策函数C(R,T；δ)，用于实时调整手术策略和预防措施，其中R是实时风险评估结果，T是手术过程中的时间变量，δ是调整参数；函数表达为：

这里δ(t)是基于时间动态调整的参数，根据风险评估结果和手术进展实时优化手术策略。