[发明专利]脑内窥镜手术辅助系统

权利要求书

1.一种脑内窥镜手术辅助系统，其特征在于，所述辅助系统包括：解剖结构识别子系统、视觉电生理采集器和视神经电生理预警子系统；

所述解剖结构识别子系统，用于接收脑内窥镜输出的手术图像，并根据所述手术图像识别脑内窥镜手术中的解剖结构；

所述视觉电生理采集器，用于采集脑内窥镜手术中患者的视觉电生理监测数据；

所述视神经电生理预警子系统，用于接收所述视觉电生理采集器输出的视觉电生理监测数据，并根据所述视觉电生理监测数据实现对所述患者视神经功能的预警。

2.根据权利要求1所述的脑内窥镜手术辅助系统，其特征在于，所述解剖结构识别子系统，包括：

第一标记模块，用于将已有的脑内窥镜手术视频或图像转化成标准大小的图像，并在转化后的图像上标记解剖结构的名称和位置；

第一建模模块，用于根据所述第一标记模块标记后的图像进行机器学习建模，得到第一模型；

识别模块，用于将脑内窥镜输出的实时手术图像输入到所述第一模型，并输出所述实时手术图像中解剖结构的名称和位置。

3.根据权利要求2所述的脑内窥镜手术辅助系统，其特征在于，所述解剖结构包括：鼻中隔、中鼻甲、蝶窦、鞍底、颈内动脉、视神经和血管。

4.根据权利要求2所述的脑内窥镜手术辅助系统，其特征在于，所述第一模型为InceptionV4卷积神经网络结构。

5.根据权利要求1所述的脑内窥镜手术辅助系统，其特征在于，所述视神经电生理预警子系统，包括：

第二标记模块，用于以历史数据中患者稳定麻醉后5分钟内的视觉电生理监测数据的平均振幅为基线，计算历史数据中患者视觉电生理监测数据中90ms至120ms之间的振幅变化，并标记振幅变化结果；

预处理模块，用于将所述第二标记模块标记后的视觉电生理监测数据转换为标准像素大小，并使用每个像素的值进行矢量化；

第二建模模块，用于根据所述预处理模块处理后的数据进行机器学习建模，得到第二模型；

预警模块，用于将所述视觉电生理采集器输出的实时视觉电生理监测数据输入到所述第二模型，计算所述实时视觉电生理监测数据的振幅变化结果，并根据所述振幅变化结果进行预警。

6.根据权利要求5所述的脑内窥镜手术辅助系统，其特征在于，所述标准像素大小为350*90。

7.根据权利要求5所述的脑内窥镜手术辅助系统，其特征在于，所述振幅变化结果包括：振幅增加、振幅没有变化和振幅减少。

8.根据权利要求7所述的脑内窥镜手术辅助系统，其特征在于，所述预警模块在振幅减少到预定的阈值时，进行预警。

9.根据权利要求8所述的脑内窥镜手术辅助系统，其特征在于，所述阈值为25％。

10.根据权利要求5所述的脑内窥镜手术辅助系统，其特征在于，所述第二模型为三层卷积神经网络后接两个递归神经网络结构。