【技術實現步驟摘要】
本申請涉及最佳手術路徑選擇的，特別是涉及dqn動態手術路徑選擇系統、方法、終端及介質。
技術介紹
1、傳統的穿顴穿翼種植手術一般使用一種靜態固定角度的方法設計手術路徑，無法克服口腔復雜的軟硬組織環境以及運動環境。
2、由于臨床手術實施過程較長，手術過程中患者口腔組織受到牽拉、移動或患者姿態發生變化而導致重要臨床解剖發生相對位移，提前設計規劃好的固定手術路徑極有可能在位移后的口腔環境下穿過重要臨床解剖，包括眼眶區域、翼靜脈叢、顱底及顴骨外側面部肌肉和皮膚等。
3、有鑒于此，如何動態地計算出穿顴穿翼種植手術過程中各時段內的最佳手術路徑是本領域亟需解決的一項技術難題。
技術實現思路
1、鑒于以上所述現有技術的缺點，本申請的目的在于提供dqn動態手術路徑選擇系統、方法、終端及介質，用于解決如何動態地計算出穿顴穿翼種植手術過程中各時段內的最佳手術路徑的技術問題。
2、為實現上述目的及其他相關目的，本申請的第一方面提供一種dqn動態手術路徑選擇系統，包括：數據集獲取模塊，用于獲取模型訓練所需的數據集；模型訓練模塊，用于將所述數據集獲取模塊所獲取的數據集輸入至dqn模型進行訓練以得到動態手術路徑預測模型；模型部署模塊，用于將訓練得到的動態手術路徑預測模型部署至外部終端設備，以供獲取當前輸入的患者頭部影像信息，以當前手術刀步進位置數據、當前手術重點區域坐標數據、手術目標終點位置數據作為輸入數據，并以預設間隔時間重新生成下一段最佳手術路徑。
3、于本申
4、于本申請的第一方面的一些實施例中，dqn模型的狀態向量包括手術過程中手術刀的步進位置、當前的狀態及已經得到的獎勵信息；dqn模型輸出的行動選擇包括移動方向、移動距離、停留時間。
5、于本申請的第一方面的一些實施例中，所述模型訓練模塊在進行dqn模型訓練的過程中還執行如下：基于經驗回放算法將由一或多種貪心策略得到的若干條經驗數據存入回放緩沖區，供后續訓練過程中從回放緩沖區中隨機選取經驗數據。
6、于本申請的第一方面的一些實施例中，所述模型訓練模塊在進行dqn模型訓練的過程中通過執行如下任一種方式使dqn模型應用于連續動作空間：基于歸一化優勢算法，選取二次函數來擬合q函數，以使dqn模型應用于連續動作空間；或者，將重要臨床解剖點的位置坐標進行離散化，求解離散化得到的若干點的最大q值。
7、于本申請的第一方面的一些實施例中，所述模型訓練模塊在模型訓練過程中，對于風險較小的手術重點區域設置較大的獎勵，對于風險較大的手術重點區域設置較小的獎勵；對于越遠離風險區的手術路徑設置越大的獎勵，對于越靠近風險區的手術路徑設置越小的獎勵。
8、于本申請的第一方面的一些實施例中，所述模型訓練模塊將到達目標區域的動作設置較高獎勵，并將手術路徑角度與當前手術刀角度相同設置較高獎勵以減少手術過程中的折角。
9、于本申請的第一方面的一些實施例中，所述模型部署模塊將最佳手術路徑和推薦手術路徑范圍使用不同的顏色渲染標注并顯示。
10、為實現上述目的及其他相關目的，本申請的第二方面提供一種dqn動態手術路徑選擇方法，包括：獲取模型訓練所需的數據集；將所述數據集獲取模塊所獲取的數據集輸入至dqn模型進行訓練以得到動態手術路徑預測模型；將訓練得到的動態手術路徑預測模型部署至外部終端設備，以供獲取當前輸入的患者頭部影像信息，以當前手術刀步進位置數據、當前手術重點區域坐標數據、手術目標終點位置數據作為輸入數據，并以預設間隔時間重新生成下一段最佳手術路徑。
11、為實現上述目的及其他相關目的，本申請的第三方面提供一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現所述dqn動態手術路徑選擇方法。
12、為實現上述目的及其他相關目的，本申請的第四方面提供一種電子終端，包括：處理器及存儲器；所述存儲器用于存儲計算機程序，所述處理器用于執行所述存儲器存儲的計算機程序，以使所述終端執行所述dqn動態手術路徑選擇方法。
13、如上所述，本申請的dqn動態手術路徑選擇系統、方法、終端及介質，具有以下有益效果：本申請能夠動態地計算出穿顴穿翼種植手術過程中各時段內的最佳手術路徑，提供了一種操作簡便，可輔助醫生安全高效地實施穿顴骨種植手術的技術方案，且是輔助醫生安全高效實施穿顴骨種植手術的導航設備，填補了目前市場的空白。
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1.一種DQN動態手術路徑選擇系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述DQN動態手術路徑選擇系統，其特征在于，所述數據集獲取模塊獲取數據集的過程包括：首先，獲取患者術前靜態的整體頭部影像信息；所述整體頭部影像信息包括硬組織位置信息及包含有面部神經和血管的軟組織信息；其次，將所述整體頭部影像信息及枚舉的軟組織可能產生的若干種偏移量信息，作為輸入數據對模型進行訓練。
3.根據權利要求1所述DQN動態手術路徑選擇系統，其特征在于，DQN模型的狀態向量包括手術過程中手術刀的步進位置、當前的狀態及已經得到的獎勵信息；DQN模型輸出的行動選擇包括移動方向、移動距離、停留時間。
4.根據權利要求1所述DQN動態手術路徑選擇系統，其特征在于，所述模型訓練模塊在進行DQN模型訓練的過程中還執行如下：基于經驗回放算法將由一或多種貪心策略得到的若干條經驗數據存入回放緩沖區，供后續訓練過程中從回放緩沖區中隨機選取經驗數據。
5.根據權利要求1所述DQN動態手術路徑選擇系統，其特征在于，所述模型訓練模塊在進行DQN模型訓練的過程中通過執行如下任一種方
6.根據權利要求1所述DQN動態手術路徑選擇系統，其特征在于，所述模型訓練模塊在模型訓練過程中，對于風險較小的手術重點區域設置較大的獎勵，對于風險較大的手術重點區域設置較小的獎勵；對于越遠離風險區的手術路徑設置越大的獎勵，對于越靠近風險區的手術路徑設置越小的獎勵。
7.根據權利要求1所述DQN動態手術路徑選擇系統，其特征在于，所述模型訓練模塊將到達目標區域的動作設置較高獎勵，并將手術路徑角度與當前手術刀角度相同設置較高獎勵以減少手術過程中的折角。
8.根據權利要求1所述DQN動態手術路徑選擇系統，其特征在于，所述模型部署模塊將最佳手術路徑和推薦手術路徑范圍使用不同的顏色渲染標注并顯示。
9.一種DQN動態手術路徑選擇方法，其特征在于，包括：
10.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求10所述DQN動態手術路徑選擇方法。
11.一種電子終端，其特征在于，包括：處理器及存儲器；
...【技術特征摘要】
1.一種dqn動態手術路徑選擇系統，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述dqn動態手術路徑選擇系統，其特征在于，所述數據集獲取模塊獲取數據集的過程包括：首先，獲取患者術前靜態的整體頭部影像信息；所述整體頭部影像信息包括硬組織位置信息及包含有面部神經和血管的軟組織信息；其次，將所述整體頭部影像信息及枚舉的軟組織可能產生的若干種偏移量信息，作為輸入數據對模型進行訓練。
3.根據權利要求1所述dqn動態手術路徑選擇系統，其特征在于，dqn模型的狀態向量包括手術過程中手術刀的步進位置、當前的狀態及已經得到的獎勵信息；dqn模型輸出的行動選擇包括移動方向、移動距離、停留時間。
4.根據權利要求1所述dqn動態手術路徑選擇系統，其特征在于，所述模型訓練模塊在進行dqn模型訓練的過程中還執行如下：基于經驗回放算法將由一或多種貪心策略得到的若干條經驗數據存入回放緩沖區，供后續訓練過程中從回放緩沖區中隨機選取經驗數據。
5.根據權利要求1所述dqn動態手術路徑選擇系統，其特征在于，所述模型訓練模塊在進行dqn模型訓練的過程中通過執行如下任一種方式使dqn模型應用于連續動作空間：基于歸一化優勢算法，選取二...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王子碩，陳家樂，鄒多宏，朱嘉言，馮超，張峻煒，鄧譚君，董又誠，張宸極，
申請(專利權)人：上海交通大學醫學院附屬第九人民醫院，
類型：發明
國別省市：
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