基于数字孪生与因果推断的神经外科手术方案优化方法

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基于数字孪生与因果推断的神经外科手术方案优化方法
申请号:CN202511113678
申请日期:2025-08-11
公开号:CN121034645A
公开日期:2025-11-28
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于数字孪生与因果推断的神经外科手术方案优化方法,属医疗设备与信息处理技术领域,适用于立体定向脑电图(SEEG)引导下射频热凝(RF‑TC)治疗药物难治性癫痫(DRE)手术,该方法包括:构建患者特异性计算模型(PSCM),整合多模态数据建立涵盖解剖几何、组织物理属性、神经动力学及射频热凝多物理场耦合的“数字孪生”模型;基于因果推断的生成式对抗网络(CI‑GAN)生成优化方案,通过PSCM量化评估候选方案因果效应,经对抗性训练优化疗效与安全性;通过交互式平台实现医生对AI方案的微调,结合PSCM实时反馈量化指标确定最终方案,本发明实现癫痫源区客观识别、毁损灶精准预测及人机协同优化,提升手术方案科学性与可行性。
技术关键词
神经外科手术 数字孪生 生成式对抗网络 交互式平台 人机协同 难治性癫痫 对抗性 射频热凝 生物热传导方程 磁共振血管成像 立体定向 三维解剖结构 多模态数据融合 拉普拉斯方程 癫痫样放电 主特征向量 预测误差 仿真模型 治疗药物