人工智能与社会电子教案 第二章 模式识别与机器视觉-人脸识别助力 第3节教案

教案课程名称：人工智能与社会授课专业、班级：202X级XX专业开课院部：授课教师：XX授课时间：学年第2学期单元教案第2章：模式识别与机器视觉—人脸识别助力第2节：智慧医疗：延缓衰老不是梦授课时数：2教学目标：一、知识目标1.理解机器视觉在医疗影像诊断中的应用原理与优势。2.掌握手术机器人的组成结构、工作流程及功能特点。3.了解利用计算机视觉和机器学习自动检测帕金森病的方法与流程。二、能力目标1.能够分析机器视觉技术对提升医疗效率与质量的作用机制。2.学会评估手术机器人在不同外科领域应用的价值与局限性。3.具备探讨人工智能在医疗领域应用前景与挑战的思维能力。三、情感目标1.激发对医疗科技与人工智能融合创新的兴趣与热情。2.培养学生对医疗行业变革中科技伦理问题的思考意识。教学重点和难点：一、教学重点1.机器视觉在医疗影像中提高图像分析效率及辅助诊断的技术要点。2.手术机器人的分类、核心技术及在各外科领域解决的痛点。3.基于计算机视觉和机器学习的帕金森病自动检测流程与数据集应用。二、教学难点1.理解医疗影像分析中人工智能机器学习与大量临床数据结合的复杂过程。2.手术机器人多学科融合的技术体系及实现精准操作的协同工作原理。3.构建可靠的帕金森病检测模型中对图像数据量化与分类的关键技术。课程思政教学内容：1.在介绍医疗科技进步时，培养学生的科技造福人类的价值观与使命感。2.以手术机器人的应用，引导学生认识到跨学科合作在科技创新中的重要性，激发学生的探索精神与创新思维。3.通过对人工智能医疗应用的探讨，强调科技伦理道德，培养学生在追求科技进步时坚守人文关怀与社会责任的意识。教学方法：讲授教学内容：2.3.1图像识别帮医生看片子人工智能技术在医疗影像的应用主要指通过机器视觉技术对医疗影像进行快速读片和智能诊断。医疗影像数据是医疗数据的重要组成部分，人工智能技术能够通过快速准确地标记特定异常结构来提高图像分析的效率，以供放射科医师参考。提高图像分析效率，可让放射学家腾出更多的时间聚焦在需要更多解读或判断的内容审阅上，从而有望缓解放射科医生供给缺口问题。据了解，国内外已有研究显示，应用计算机图像分析加上人工智能学习，对一些疾病的影像诊断水平已能达到专家水平。对于提升基层医疗服务水平、助推分级诊疗将具有重大意义。同样是判断一张CT片上的结节是什么病，普通医生可能分析出结节的几个特点，资深专家也许能看出十几个特点，而应用计算机图形分析，比如目前国际上流行的影像组学分析，可以发现结节的上千个特点，大大提高了对病变分析的深度。在这几千个特点中，哪些是特别重要的，起到决定性作用的，还需要大量病例来证实。其中的分析过程又涉及到人工智能机器学习的应用。通过人工智能来分析、学习医学影像的特点，再与大量临床数据结合，就有可能在短时间内完成靠人工需要进行几年、十几年的学习认识过程，迅速提升医生的诊断水平。美国杜克大学医学中心的BrianAllen等报告的一项随机交叉研究表明，针对转移性肿瘤，计算机辅助判读（eMASS系统）CT图像不仅可以消除人工判读的误诊，而且加快了图像的处理过程。这项研究中11名阅片人员来自10所机构，均为经美国放射学委员会认证的、受过职位培训的放射科医生。除了提供更精确、更快的评估外，该系统还为肿瘤医师自动生成一页总结。这减轻了阅片人员的记录负担和汇总计算的负担，并能自动得出客观缓解情况。汇总表把肿瘤的指标和应答情况以图表的形式清晰地呈现给了患者。MASS系统的重点是减少错误和提高效率。放射科医生追求的是工作速度加快，而肿瘤科医生和患者希望得到无差错的数据。Smith介绍，使用eMASS系统软件时，医生可以测量多个肿瘤指标，并添加任何想要的肿瘤疗效评价标准。在跟随软件学习时，用户可以看到自己在犯什么样的错误。例如，有些人直到系统提醒时才意识到他们在同一器官内选择了太多的病灶。这个软件能避免医生犯错误。除了提供更精确、更快的评估外，该系统还为肿瘤医师自动生成一页总结。这减轻了阅片人员的记录负担和汇总计算的负担，并能自动得出客观缓解情况。汇总表把肿瘤的指标和应答情况以图表的形式清晰地呈现给了患者。MASS系统的重点是减少错误和提高效率。放射科医生追求的是工作速度加快，而肿瘤科医生和患者希望得到无差错的数据。Smith介绍，使用eMASS系统软件时，医生可以测量多个肿瘤指标，并添加任何想要的肿瘤疗效评价标准。在跟随软件学习时，用户可以看到自己在犯什么样的错误。例如，有些人直到系统提醒时才意识到他们在同一器官内选择了太多的病灶。这个软件能避免医生犯错误。2.3.2手术机器人为你做手术手术机器人是集临床医学、生物力学、机械学、计算机科学、微电子学等诸多学科为一体的新型医疗器械。手术机器人作为医疗机器人的重要组成部分，切实满足了医生的临床需求，也有加快病人恢复的作用。操作类机器人和定位类机器人所适用的适应症发病率较高，手术量大，总体市场较为广阔。手术机器人通过清晰的成像系统和灵活的机械臂，以微创的手术形式，协助医生实施复杂的外科手术，完成术中定位、切断、穿刺、止血、缝合等操作。它克服了传统外科手术精准度差、手术时间长、医生疲劳和缺乏三维精度视野等问题，给病人带来了更好的临床转归，并且大大缩短了医生对于复杂手术的学习曲线。现已应用于普腹外科、泌尿外科、心血管外科、胸心外科、妇科、骨科、神经外科等多个领域。按功能划分，手术机器人主要分为两类。表2-4手术机器人分类操作手术机器人定位手术机器人功能协助医生完成腹腔镜手术的操作协助医生进行术前规划，术中导航与定位，甚至自主完成部分手术操作应用范围应用于针对软组织的微创手术应用于骨科、神经外科手术核心技术操作手机械结构设计、三维图像建模技术、遥操作网络传输技术、计算机虚拟现实技术等多模影像的配准融合技术、基于光学、电磁学等的导航技术、路径自动补偿技术等产品组成主要由控制台，操作臂，成像系统组成主要由机械臂、导航追踪仪和主控台组成代表产品达芬奇daVinciROBODOC医疗机器人如何工作？拿一款适用于神经外科的导航定位机器人来说，机器人搭载3D相机，可以实现手术室内的“脑”、“眼”、“手”协同作业。“脑”就是多模态影像融合系统，“眼”就是机器人的视觉识别定位系统，“手”就是机器人的操作端。首先，机器臂在3D相机也就是“眼睛”的帮助下，准确定位到医生规划的手术位置，并在可视界面显示出患处及其精准的三维信息；然后，医生就可以据此制定最佳的手术路径；接下来，机械臂还可以辅助医生执行穿刺、活检、抽吸、毁损、植入等一系列手术操作。在机器人的帮助下，医生可以微创、精准、高效地完成脑部手术，手术定位精度达到1mm，创口小于2mm，患者住院观察2~3天即可出院。目前，该机器人已经用于活检、脑出血、脑囊肿、癫痫、帕金森病等十二类近百种疾病的治疗。手术机器人功能模块分布手术机器人的功能模块有系统软件、机器人装置、定位装置、医学图像以及人机交互与显示。图2-28机器人功能模块分布手术机器人所解决的痛点对于医生而言，在传统的腹腔镜手术中，术者需要和持镜助手配合才能看到自己想看的视野，且二维成像容易造成图像失真，不利于医生看清细微结构；加之器械的自由度少，套管又通过器械放大了人手的颤抖，不利于医生灵活且稳定地操作。手术机器人可通过成像系统提供高清逼真的3D图像，帮助医生划分需要切除的区域。而且，在手术机器人的帮助下，医生可以坐在显示器前操作，从而减少长时间站立带来的手术疲劳。而在诸如骨科类的手术中，医生经常在放射线下直接操作，有损医生健康，使用手术机器人还可以让医生避免接受过多辐射伤害。此外，在神经外科的手术中，传统的立体定向头架会存在一定的操作死角，病灶定位耗时较长，而手术机器人可以帮助医生实现任意角度的操作，快速重建大脑图像，锁定病灶位置。对于患者而言，手术机器人的高精度操作能够进一步减小手术中对健康组织的损害，降低感染风险。手术时间虽然相等或增加，但有研究表明，病人失血量减少，淋巴结检出增加，胃排空延迟率降低，这些都减轻了病人术后的痛苦，缩短了康复时间。相比于传统骨科或神外手术，手术机器人能够更快规划手术路径，缩短患者的麻醉时间。对于医院而言，手术机器人的出现使得患者恢复时间变短，进而提高病床周转次数，帮助医院减少医疗资源浪费，提高资源使用效率。此外，手术机器人还有一个优势，就是帮助远程手术的实现。未来专家只需在本地依据影像数据，制定最佳手术方案，机器人就可以在异地完全按照专家的方案进行精准定位，最后由当地医生完成穿刺和手术操作。这样既能保证就近治疗异地手术的质量，又能实现专家资源最大化。2.3.3自动检测帕金森病在美国，每年大约有60万人被诊断为帕金森氏病，为全世界已经患有神经退行性疾病的1000多万人做出了贡献。早期发现并及时治疗，可以有明显的治疗效果，但是，众所周知，帕金森氏病是难以预测的。图2-21为帕金森病患者有神经系统问题。症状包括运动问题，如震颤和僵硬。帕金森病是一种影响运动的神经系统疾病。虽然帕金森病无法治愈，但早期检测和适当的药物治疗可以显着改善症状和生活质量，使其成为计算机视觉和机器学习从业者探索的重要课题。研究人员发现，帕金森氏症患者的绘画速度较慢，笔压较低，对于这种疾病的急性/晚期患者尤其如此。而帕金森氏症最常见的两种症状包括震颤和肌肉僵硬，这直接影响到手绘螺旋和波浪形的视觉外观，很难绘制出光滑的螺旋和波浪。Zham等人的2017年研究发现可以通过要求患者画出螺旋线然后进行跟踪来检测帕金森氏症，视觉外观的变化将使我们能够训练计算机视觉和机器学习算法，以自动检测帕金森氏病。图2-30健康人和帕金森患者绘制的螺旋和波浪首先，收集由帕金森病患者和健康参与者绘制的螺旋和波浪的数据集，并将数据集预先分成训练集和测试集，图2-30绘出了每个附图和相应类的示例。虽然对于一个人来说，如果不是不可能的话，一些人在这些图纸中对帕金森氏症与健康状况进行分类是有挑战性的，但其他人在视觉外观上表现出明显的偏差。我们的目标是量化这些图纸的视觉外观然后训练机器学习模型对它们进行分类，因此使用Python和OpenCV来训练一个模型，用于从类似的螺旋/波浪图纸中自动分类帕金森氏症。课后拓展练习：你信任AI医生吗？你会让他帮你做手术吗？（思考）教学总结：本次课程聚焦机器视觉与人工智能在医疗领域的精彩应用。在医疗影像方面，其助力快速读片与智能诊断，有望缓解医生供给缺口；手术机器人集多学科智慧，以精准微创