一种多模态融合与动态学习的睾丸动脉智能识别系统及方法
申请号:CN202510906128
申请日期:2025-07-01
公开号:CN120713472A
公开日期:2025-09-30
类型:发明专利
摘要
本发明提出一种多模态融合与动态学习的睾丸动脉智能识别系统及方法,适用于显微镜精索静脉结扎术。系统集成光学显微镜、超声探头和电生理装置,通过多分支神经网络融合光学影像、超声血流及电生理信号特征,结合术中在线微调与术后反馈优化机制,实现睾丸动脉的高精度实时识别与三维导航。方法涵盖多模态数据协同标注、动态融合训练、实时多模态处理及闭环决策支持等流程。该发明通过多模态信息互补与模型自适应学习,将识别准确率提升至97.3%,误扎率降至1%以下,有效提高手术安全性与效率,且具备强环境适应性和模型进化能力,适用于显微外科手术导航场景。
技术关键词
影像采集模块
多模态
智能识别系统
异构计算架构
显微镜
临床试验数据
决策
神经网络模型
动态
FPGA加速卡
线阵超声探头
近红外荧光成像
监督学习策略
异构计算平台
血管
血流
电生理特征
导航模块