手术器械识别系统 —— 基于Cholec80数据集的YOLOv10深度学习模型及UI界面实现

Struggle

1. 引言

随着医疗技术的不断进步，手术自动化、智能化正逐步走向临床。手术过程中的器械识别不仅能辅助手术机器人提高手术精度，还能为手术视频分析、教学以及质量监控提供技术支持。基于深度学习的目标检测模型，特别是YOLO（You Only Look Once）系列，凭借其高效实时的特性，成为手术器械识别的理想选择。
本篇博客将详细介绍如何使用 Cholec80 手术视频数据集，结合最新的 YOLOv10 目标检测模型，构建一个手术器械识别系统，并配备简易UI界面，实现实时检测演示。文章还附有完整代码，方便读者动手实践。
<hr> 2. 手术器械识别的重要性与挑战

2.1 重要性

  

• 提高手术安全性：实时检测器械，避免器械遗留或错误使用。  
  
• 辅助智能手术机器人：识别器械状态，为机器人提供决策依据。  
  
• 手术视频自动分析：提取手术关键步骤，优化教学与评估。  
  
• 手术流程质量控制：自动统计器械使用频率与时长。
  

2.2 挑战

  

• 器械外观复杂多变：不同角度、光照及遮挡情况。  
  
• 动作频繁且快速：检测模型需实时高效。  
  
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