[发明专利]一种基于人工智能的前列腺增生双极电切除手术预警方法

权利要求书

1.一种基于人工智能的前列腺增生双极电切除手术预警方法，其特征在于，包括以下步骤：

构建squeezenet网络；

采集数据并建立数据集；

将所述squeezenet网络、所述数据集导入TensorFlow框架，利用所述数据集对所述squeezenet网络进行训练，生成预警模型；

输入医疗影像；

根据所述预警模型对所述医疗影像的包膜位置进行标定。

2.根据权利要求1所述的基于人工智能的前列腺增生双极电切除手术预警方法，其特征在于，输入医疗影像之前，还包括：验证所述预警模型和所述数据集的准确性。

3.根据权利要求1所述的基于人工智能的前列腺增生双极电切除手术预警方法，其特征在于，所述squeezenet网络的Fire模型包括：压缩层、扩张层；所述压缩层为1×1卷积核的卷积层，所述扩张层为1×1和3×3卷积核的卷积层。

4.根据权利要求1所述的基于人工智能的前列腺增生双极电切除手术预警方法，其特征在于，所述squeezenet网络将欠采样操作延后。

5.根据权利要求1所述的基于人工智能的前列腺增生双极电切除手术预警方法，其特征在于，采集的数据包括前列腺增生双极电切手术中内窥镜所采集的影像图像、临床信息、前列腺包膜组织区域标注，所述数据集采用VOC格式。

6.根据权利要求1所述的基于人工智能的前列腺增生双极电切除手术预警方法，其特征在于，建立所述数据集时隐去患者隐私信息和医疗机构信息。

7.根据权利要求1所述的基于人工智能的前列腺增生双极电切除手术预警方法，其特征在于，输入的所述医疗影像包括前列腺增生双极电切手术中内窥镜所采集的实时影像、离线影像。

8.根据权利要求1所述的基于人工智能的前列腺增生双极电切除手术预警方法，其特征在于，对输入的所述医疗影像的矩阵进行归一化处理。

9.根据权利要求1所述的基于人工智能的前列腺增生双极电切除手术预警方法，其特征在于，输入的所述医疗影像经过卷积层逐步提取特征信息，得到一个一维1×4boundingbox矩阵；根据所述bounding box矩阵得到匹配数据集数据的包膜位置的坐标，并标定所述包膜位置。