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給手術配上GPS 北京協(xié)和醫(yī)院與騰訊聯(lián)合發(fā)布國產(chǎn)手術導航系統(tǒng)

云計算
7月5日,北京協(xié)和醫(yī)院聯(lián)合騰訊AI Lab,共同發(fā)布了具有完全自主知識產(chǎn)權的便攜式、智能化手術導航系統(tǒng),臨床初步應用取得成功。

7月5日,北京協(xié)和醫(yī)院聯(lián)合騰訊AI Lab,共同發(fā)布了具有完全自主知識產(chǎn)權的便攜式、智能化手術導航系統(tǒng),臨床初步應用取得成功。

該系統(tǒng)由導航平板電腦、導航棒、深度相機等設備組成,小巧便攜,不占據(jù)手術室空間,是一款可位于頭架上的神經(jīng)外科導航系統(tǒng)。它具有高精度、便攜式、低成本等特點,就像給臨床醫(yī)生的手術配上了GPS,輔助醫(yī)生精準定位隱藏在腦組織中的病變。

目前,該產(chǎn)品已在北京協(xié)和醫(yī)院神經(jīng)外科開展了三十余例臨床試驗,涉及腦出血、垂體腺瘤、膠質瘤、腦膜瘤、顱咽管瘤等多種疾病。

                              (手術導航術中使用場景&系統(tǒng)核心組件)

北京協(xié)和神經(jīng)外科教研室主任、博士生導師王任直教授表示:“神經(jīng)外科醫(yī)生在手術時,不僅對病變定位精度要求高,同時還需要了解病變與周圍血管和神經(jīng)的關系,避免手術當中損傷這些重要的組織。過去我們只是憑著經(jīng)驗,將病人的CT或磁共振二維影像片子重新整合在大腦中形成三維圖像。實際上,這個學習過程是非常漫長的,需要大量長期的經(jīng)驗積累。我們和騰訊共同研發(fā)的手術導航簡單、方便、易用,可以幫助臨床醫(yī)生解決許多實際問題。”

在我國,傳統(tǒng)手術導航的使用率很低,這是因為:一方面,傳統(tǒng)手術導航系統(tǒng)的核心技術、組件都依賴進口,動輒數(shù)百萬的費用很難讓這項技術真正惠及基層醫(yī)院;另一方面,傳統(tǒng)手術導航設備體積龐大,學習、操作門檻高,使用起來耗時較長,很難真正在急診等實際場景下應用。

為了從根本上解決這些問題,方便患者在家門口接受更精準的手術治療,研發(fā)團隊歷時三年,對手術導航進行了顛覆性的創(chuàng)新設計,不僅大幅降低了成本,更節(jié)約了準備時間,與國外產(chǎn)品相比具有同樣的精準程度,完成了手術導航系統(tǒng)的國產(chǎn)化替代。新型導航在具有較高精度的前提下,將其成本壓縮到傳統(tǒng)手術導航產(chǎn)品的十分之一,填補了國內市場的空白。

基于騰訊AI Lab的前沿算法能力和北京協(xié)和醫(yī)院神經(jīng)外科多年的臨床積累,國產(chǎn)手術導航系統(tǒng)能在術前、術中等多個環(huán)節(jié),輔助醫(yī)生提升診療效率。

術前,基于AI和影像技術,該手術導航系統(tǒng)能夠將磁共振、CT等影像自動進行分割重建及三維可視化處理,通過騰訊AI Lab的算法能力,一鍵生成定制化的3D“透明腦”,方便醫(yī)生制定手術計劃,向病人和家屬講解手術方案。

(術前“透明腦”生成)

整個系統(tǒng)集光學定位和SLAM跟蹤于一體,通過光學定位,該手術導航系統(tǒng)能實時跟蹤手術器械;通過實時定位技術(SLAM),系統(tǒng)可在無需頭架和參考架的情況下,多角度觀察病灶位置。

術中,通過SLAM跟蹤可在無需頭架和參考架情況下,實現(xiàn)增強現(xiàn)實導航。以一位膠質瘤患者為例,醫(yī)生移動攝像頭,系統(tǒng)可實時展示病人顱內的三維結構相對頭皮的位置關系,輔助醫(yī)生快速制定切口。

(術前切口制定)

借助深度相機,綜合深度學習和視覺算法,該系統(tǒng)能實現(xiàn)虛擬空間和現(xiàn)實空間的高精度一鍵配準,將生成的3D“透明腦”1:1與病人實際情況進行匹配, 進行術中導航。

                                            (術中導航)

試驗數(shù)據(jù)顯示,其配準精度可達亞毫米級。算法能力的提升,可將傳統(tǒng)手術導航的配準時間由傳統(tǒng)的近半個小時,縮短至幾秒鐘,為病人搶占寶貴的治療時機。

在實際應用場景中,該系統(tǒng)還可根據(jù)醫(yī)生需求,通過與AR眼鏡配適,對大腦進行多視角觀察,掃除視野盲區(qū)。

未來,除了神經(jīng)外科,五官科、急診科,都可以使用手術導航系統(tǒng)。該系統(tǒng)還能用于課堂教學,提升基層醫(yī)療服務能力。

騰訊在醫(yī)療及生命科學領域已有多項布局。2020年疫情爆發(fā)時,騰訊AI Lab曾與鐘南山院士團隊聯(lián)合發(fā)布了一項利用AI預測COVID-19患者病情發(fā)展至危重概率的研究成果,并發(fā)表于Nature子刊。目前,騰訊正在將計算機視覺、機器學習、深度學習等技術與醫(yī)學跨界融合,輔助醫(yī)生進行疾病篩查、診斷和治療,提高臨床醫(yī)生的診斷準確率,挽救更多患者的生命。




責任編輯:趙立京 來源: 騰訊云
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