智能手术室：基于 AI 的手术纱布计数系统
计算机视觉与模式识别
2026-03-24 v1
摘要
手术过程中，医护人员可能会不小心将纱布留在患者体内，导致“Gossypiboma”并引发严重并发症，还可能因医疗差错诉讼和监管处罚给医院造成巨大经济损失。诊断依赖X射线或CT扫描等影像方法，常规处理涉及手术切除。预防措施如手动计数或嵌入RFID的纱布旨在降低Gossypiboma风险。然而， nurses 手动计数数百件纱布耗时且分散资源。本研究与新加坡通用医院合作，开发了新的预防方法——基于 AI 的手术纱布计数系统。该系统利用实时视频监控和基于 YOLOv5 的深度学习技术进行目标识别，设计用于监控标有“In”和“Out”的两个指定托盘上的纱布。纱布从使用前的“In”托盘到使用后的“Out”托盘进行跟踪，确保准确计数，验证术后无纱布残留于患者体内。我们使用手术厨房大量图像进行训练，并增强以满足所有可能场景。该研究也解决了以往项目迭代的不足。以往项目使用两个模型：一个用于人体检测，另一个用于纱布检测，训练数据为2800张图像。现为集成模型，能够识别人体和纱布，训练数据为11,000张图像。此举提升了准确性，将帧率从8 FPS提升至15 FPS。结合医生反馈，系统支持手动计数调整，提高了实际手术中的可靠性。
关键词
引用
@article{arxiv.2603.20752,
title = {Smart Operation Theatre: An AI-based System for Surgical Gauze Counting},
author = {Saraf Krish and Cai Yiyu and Huang Li Hui},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.20752},
year = {2026}
}