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.2021年2月17日;11(1):3993.
doi:10.1038/s41598-021-83506-4。

实时声传感和人工智能在骨科手术差错预防中的应用

附属公司

实时声传感和人工智能在骨科手术差错预防中的应用

马蒂亚斯·塞博尔德等。 科学代表. .

勘误表in

摘要

在这项工作中,我们开发并验证了一种能够稳健地检测钻孔突破事件的计算机方法,并展示了基于深度学习的声学传感在预防手术失误方面的潜力。骨钻孔是骨科手术的重要组成部分,在邻近软组织过度钻孔时,极有可能损伤重要结构。我们获得了一个数据集,该数据集由钻孔突破序列的结构化音频记录组成,使用定制压电接触式麦克风,在一个实验装置中使用六个人类尸体髋标本。在接下来的步骤中,我们开发了一种基于深度学习的方法,用于快速准确地自动检测钻井突破事件。我们评估了提议的网络的突破检测灵敏度和延迟。在总执行时间为139.29的情况下,性能最好的变体产生了[Formula:see text]%的钻穿检测灵敏度[Formula:see text]。我们解决方案的验证和性能评估表明,在实际实验中,通过基于声学的钻孔突破自动检测,在预防手术错误方面取得了很好的效果,同时速度比外科医生的反应速度快了数倍。此外,我们提出的方法是将基于声学的突破性检测转化为外科应用的一个重要步骤。

PubMed免责声明

利益冲突声明

作者声明没有相互竞争的利益。

数字

图1
图1
记录链包括()屏蔽压电接触式话筒(b)阻抗匹配级,以及(c(c))一个模拟/数字转换和放大级,允许并行捕获四个传感器的记录。
图2
图2
使用人体尸体髋部标本的实验装置。两个麦克风用运动录像带固定在标本的皮肤表面,以允许并行同步记录。放置接触传感器()在大转子以及(b)切口旁边,在骨干位置。
图3
图3
总长度约为1的突破序列,取自尸体实验期间获得的数据集。通过应用矩形滑动窗口将原始波形分割成帧,并计算梅尔谱图特征。为了更好地说明,本图中的光谱图是使用彩色地图绘制的,然而,本工作实施中使用的特征仅为二维。此外,窗口长度是任意选择的,以获得更好的可视化效果,对于本工作中评估过的窗口来说,窗口长度并不具有代表性,并且要短得多。框架()至(c(c))对应于框架中的非突破类(d日)在光谱图中可以看到突破事件。对特征进行了规范化和增强,这在“预处理、特征提取、数据增强”一节中进行了详细描述。在“深度学习模型和训练”一节中引入了一种改进的ResNet-18架构,用于从声谱图特征中对突破性事件进行分类。每个管道级的输出尺寸以红色表示。
图4
图4
矩形滑动窗口长度的归一化混淆矩阵L(左)=4410对应于以下时间范围的样本100毫秒,记录在大转子位置。
图5
图5
长度为矩形滑动窗口的归一化混淆矩阵L(左)=4410对应于以下时间范围的样本100毫秒,记录在骨干位置。
图6
图6
流水线执行速度和检测性能与外科医生反应时间相比,测量值在313到358之间毫秒随着年龄的增长而退化。执行次数63.84毫秒, 88.74毫秒和139.29毫秒对应窗口长度为25毫秒, 50毫秒和100毫秒如“窗长比较”一节所述。

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工具书类

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