基于YOLOv2的微创手术机器人肺结核病灶图像识别研究

肺结核是全球公共卫生问题，每年数百万人受到其影响，其中包括成千上万的死亡病例。尽管存在有效的治疗方法，但及时诊断和早期干预仍然是防止病灶扩大的关键，其中外科手术治疗成为了一种有效手段。本文提出了一种基于YOLOv2算法的微创手术机器人肺结核病灶识别技术。该技术结合了微创手术机器人、内窥镜、K210视觉识别模块以及YOLOv2识别算法，以提高肺结核病灶实时监测的识别准确度和处理效率。本文构建了训练数据集，使用YOLOv2算法进行深度网络训练，并评估了性能指标，包括准确率、召回率、精确度和F1分数。实验结果表明，该技术具有高准确度和高效率，有望改进肺结核的检测与治疗手段。

肺结核一直是全球公共卫生领域的一大挑战。根据世界卫生组织的统计数据，每年有数百万人受到结核病的影响。近年来，耐多药肺结核的病例有增加趋势[1]。随着肺结核病耐药性的增强，通过外科手术治疗，以最小代价切除病灶、最大限度保存肺功能，是治愈肺结核、消灭传染源的有效手段[2]。

如今，具有视觉识别功能的微创手术机器人技术已经在医疗领域中取得了显著的进展。刘龑龙等[3]指出中国微创手术机器人在近十年发展迅速，专利和论文均呈现增长趋势。付宜利等[4]发现微创外科手术机器人智能化控制技术是其未来发展的趋势。苏赫[5]提出了一种借助内窥镜和医学影像的微创手术机器人图像系统设计方法与空间映射策略，但针对该领域的图像识别技术仍存在大量空白。Bogyu Park 等[6]设计了用于手术机器人的视觉识别模型，可以提供更高的手术精度、更小的创伤和更快的康复速度。然而在应用中，该算法在病灶的准确定位和快速识别方面仍存在部分问题，尤其是针对肺结核病灶，其检测精度无法达到手术要求。LAKHANI 等[7]借助深度学习与卷积神经网络对肺结核患者的胸部X 射线图像进行准确识别。单连峰等[8]将三种不同的卷积神经网络(CTCNN、PET-CNN、PET/CT-CNN)应用在肺结核的识别诊断中，对CT 图像进行识别。上述研究均不具有实时检测功能，不适用于手术过程中的病灶识别。

本文旨在探索将YOLOv2 算法引入视觉识别机器人系统，以提高肺结核病灶的识别精度和效率的方法。本文所采用的YOLOv2 算法在VOC2007 数据集上，保持检测速度为40 帧/s 的情况下mAP 能够达到78.6% [9]， 能够在保证精度的同时优化检测速率。

作为一种基于回归分析的单阶段检测算法， YOLOv2算法以其实时性、多类别支持和边界框回归的特点而著称[10]。

通过将这一算法与微创手术机器人系统整合，有望为用户提供更准确、更快速的病灶识别功能，从而改进肺结核的治疗手段和方式。

2. 机器人系统结构与工作原理 2.1. 总体结构与工作原理 根据机器人的设计需求，我们将结构分成了三大模块，包括：机械臂操作模块、图像识别模块和单