人工智能+机器学习：改进的猪脑出血模型与立体定向手术实验研究

该论文主要探讨了人工智能和机器学习在机器人辅助的立体定向脑出血硬通道血肿穿刺术中的应用。研究分为三个部分： 第一部分是关于硬通道少创伤自体血注射猪脑出血模型的制作。目标是改进现有的猪额叶血肿模型，提高其在模拟临床自发性脑出血手术（ICH）中的适用性，减少对实验动物的伤害。研究者使用骨穿针作为注血工具，通过猪的眼眶作为体表定位标记，将颈动脉血分次注入，形成血肿。通过头颅CT扫描和组织学评估，结果显示这种方法成功建立了满意的血肿，血肿形态规则，与正常脑组织界限清晰，且影像学和组织学体积测量结果具有良好的相关性。 第二部分则是机器人辅助立体定向脑出血硬通道血肿穿刺术的操作性能实验。研究旨在评估这种技术在实际手术中的性能，包括精确度、可行性以及可能的临床效果。通过严格的实验设计和数据收集，分析了机器人在手术过程中的表现，以期优化手术流程和提升治疗效果。 第三部分是实验性精度评价，专门针对机器人辅助的手术技术进行精确度测试，确保手术器械能在脑部血肿区域精准操作，减少误差。通过对手术结果的细致分析，验证了机器人技术在减少手术风险和提高手术质量方面的潜力。 论文的关键词强调了“脑出血模型”、“硬通道”和“少创伤”技术，反映了研究者对于提高手术技术和减轻动物实验伦理考虑的重视。整体来看，这项研究结合人工智能和机器学习，旨在推动神经外科手术的创新和人道化，为临床实践提供了有价值的理论依据和技术支持。