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腹腔镜胆囊切除术 (LC) 是切除胆囊的标准手术。虽然该手术已发展成为一种相对安全且可耐受的日间手术，但有时可能会很困难，并且可能会出现并发症。复杂的胆结石疾病，如胆囊炎或胆结石性胰腺炎，是增加 LC 技术难度的危险因素。虽然可以对手术难度进行术前预测，但围手术期发现可能会令人惊讶。使用基于 AI 的模型了解手术场景的难度对于对手术性能进行基准测试和改进手术室规划非常重要。本研究旨在开发一种深度学习 (DL) 来预测腹腔镜胆囊切除术在特定手术发现上的难度。基于 Nassar 评分使用了难度分级量表。为了训练 DL 网络，从录制的视频中提取了帧。所有帧均标记为“胆囊”难度 1-3 级和“粘连”难度 1-3 级。排除由体外图像组成或胆囊不可见的帧。总共有 26.483 帧。ResNet 用作模型的主干。调整超参数以改善模型结果。多类和二元分类网络都经过了训练。训练用于分类胆囊难度（3 级）的网络比训练用于分类粘连难度的网络表现更好（准确率 74%）。可以对胆囊炎进行分类，准确率为 91%，对简单病例进行分类，准确率为 87%。本研究结果可作为进一步研究 LC 难度分类的起点。这是提高对手术场景理解并为 LC 外科医生提供基准的第一步。
基于人工智能的外科手术预测模型...
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