基于卷积神经网络(CNN)的实时荧光导航技术在机器人辅助膀胱根治术(RARC)中实现输尿管精准识别的AI创新研究

来自某机构的研究人员针对机器人辅助膀胱根治术(RARC)中输尿管实时定位难题，开发了基于卷积神经网络(CNN)的AI导航系统。通过分析17例手术的730张图像，该模型在5个手术阶段(I-V)实现Dice系数0.71、IoU 0.55，召回率达0.90。18位外科医生的评估显示，识别准确率>80%，误识别率仅0.6/5分，62.22%的AI标注与金标准一致。这项技术显著提升手术精准度，为泌尿外科AI导航奠定基础。

　　

在泌尿外科手术领域，人工智能(AI)驱动的术中导航技术正掀起革命浪潮。这项突破性研究将卷积神经网络(CNN)与机器人辅助膀胱根治术(RARC)完美结合，开创性地开发出实时荧光模拟导航(FLN)系统，重点攻克输尿管实时定位这一临床难题。

研究团队精心构建的AI模型，通过分析17例RARC手术中获取的730张图像数据，在五个关键手术阶段(识别、暴露、提升、回缩、远端分离)展现出卓越性能。定量分析显示，该模型综合Dice系数达0.71，交并比(IoU)0.55，其中召回率高达0.90，意味着超过90%的输尿管组织被准确捕捉。更令人振奋的是，在18位外科医生参与的盲法评估中，系统获得4.74/5的高分(相当于>80%识别准确率)，而将其他组织误判为输尿管的概率仅为0.6/5分。

这项技术的临床价值尤为突出——62.22%的AI标注与外科医生的金标准完美吻合。就像给手术机器人装上了"智能眼镜"，该系统能实时勾勒出输尿管走行，将传统依赖经验的"盲操作"转变为数据驱动的精准手术。特别是在输尿管远端分离阶段(IoU 0.57)，AI辅助显著降低了这一高危步骤的操作风险。

随着AI与手术机器人的深度融合，这项研究为智能外科开辟了新赛道。未来，这种荧光模拟导航技术有望拓展至前列腺、肾脏等精密器官手术，让更多患者受益于"数字外科医生"的精准守护。