基于机器学习的机器人辅助椎弓根植钉规划

• 作者: 孙宇 苏全健 齐晓志
• 来源期刊: 集成技术
• 学科: 工学
• 关键词: 椎弓根植钉规划 机器学习 图像分类 图像识别 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 页码范围: 42-53
• 页数: 12页
• 分类号: TG156
• 字数: 6719字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.2095-3135.2018.03.005

摘要

为了解决脊柱手术机器人辅助实施椎弓根植钉过程中的图像辅助定位问题,该文提出了一种基于机器学习策略的椎弓根植钉规划方法.该方法利用卷积神经网络对脊柱计算机断层扫描(CT)图像进行学习和训练,通过建立神经网络模型确定网络内各层间的调整参数,然后对样本图像进行特征提取并分类,采用交叉验证法对样本数据进行训练,验证卷积神经网络模型的正确性.通过机器学习方法对计算机断层扫描图像中适合做椎弓根植钉手术规划的图像区域进行识别,从而快速定位到植钉安全约束区域,并通过相应的图像处理方法实现植钉操作规划.医生只需要基于安全约束区域内的植钉规划完成最终的手术任务规划,能够显著提升手术效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙宇	中国科学院深圳先进技术研究院	7	17	3.0	4.0
5	苏全健	中国科学院深圳先进技术研究院	1	0	0.0	0.0
9	齐晓志	中国科学院深圳先进技术研究院	2	0	0.0	0.0