基于YOLOv9n与多目标跟踪算法的腹腔镜手术器械实时检测与追踪系统研究

来自前沿团队的研究人员针对腹腔镜手术中器械追踪的精准性和实时性挑战，开发了集成YOLOv9n、ByteTrack和BoT-SORT的深度学习框架。该研究通过m2cai16-tool-locations数据集验证，实现mAP50达98.4%、推理速度0.3毫秒的突破性性能，显著提升微创手术(MIS)的安全性与效率，为智能手术室奠定技术基础。

　　

在腹腔镜手术领域，器械的精准追踪与清点直接关乎患者安全与手术效率。这项研究构建了一套革命性的深度学习(DL)框架，巧妙融合了2024年最新发布的YOLOv9n检测模型与ByteTrack、BoT-SORT多目标跟踪算法。通过m2cai16-tool-locations数据集的严格测试，该系统在器械快速移动、部分遮挡等复杂场景下仍保持惊人稳定性——平均精度(mAP₅₀)高达98.4%，单帧处理仅需0.3毫秒，较YOLOv8n/YOLOv5n等前代模型实现质的飞跃。

研究团队采用先进的计算机视觉(CV)技术，通过数据增强策略有效缓解了样本不平衡问题。性能对比实验显示，该框架不仅刷新了微创手术(MIS)器械追踪的精度纪录，其毫秒级响应速度更满足实时手术需求。这种AI驱动方案显著降低外科团队认知负荷，其与物联网(IoT)、智能手术室的兼容性，预示着手术室数字化变革的新方向。