Ultrasonic cutter

CNNs通过提取刀具接触帧来改进电外科导航

研究人员开发了一种新颖的电外科导航方法，该方法利用卷积神经网络（CNN）提取刀具接触帧并形成切口轨迹。该方法能够准确识别电外科器械何时接触组织，电刀的准确率达到97.2%，超声切割器的准确率达到93.7%。与传统技术相比，所提出的方法显著提高了切口轨迹预测的准确性，并克服了卷积长短期记忆（Convolutional Long Short-Term Memory）等其他方法中的局限性。