近些年以来,在人工智能科技浪潮的引领下,有关于计算机视觉在医疗诊断方面的研究呈现飞速并全面发展的态势,医学影像有关的临床应用具有了更加深远和广泛的意义。与此同时,随着医学技术的日异变革与发展,创伤面积小、病痛程度轻、恢复速度较快的微小创口手术受到了越来越多手术患者们的青睐,以腹腔镜手术为代表的微创手术逐渐成为了临床实践中的一个热门研究领域。不同于传统大切口开刀手术,现代的腹腔镜手术通过腹部小切口放入微型摄像头来拍摄内部场景,医生根据传输出的实时视频操作一系列手术器械来进行手术。据临床研究表明,腹腔镜手术在给病人带来很大便利的同时,也存在着一些引发身体伤害的情况。其中,手术后的并发症作为最常出现的问题引起了人们的关注。许多并发症往往是因为诸如器械操作不当等技术性的失误所导致,因此关于手术的反馈和质量评估对于缓解此类问题显得尤为重要。然而,目前医学领域对于手术表现评估的研究较少,且多为邀请专家进行评判,不仅耗时耗力、成本较大,而且具有一定的个人主观性。针对以上问题,本文提出了一个新型的基于可调制深度神经网络的腹腔镜手术器械检测模型。本文的主要研究工作如下:1.设计了一个基于可调制机制的生成框网络检测模型,用来检测腹腔镜手术视频中非均匀分布、形状各异的手术器械。传统的目标检测生成锚点框方法中,特征图上的每一个位置生成固定大小和长宽比的锚点框。然而这样的方式实际会产生大量包含背景区域的冗余框,影响模型的性能。为了设计一个更加高效的网络结构,将产生框的过程分为位置预测和形状预测两个分支来生成形状可变的锚点框,提升检测的准确性。2.设计了具有调制特征模块和关系模块的网络结构。由于非均匀的生成框方式,相应锚点框的形状可能不一致,进而特征图上的不同位置应该对应于不同范围的感受野。因此构建了调制特征模块来将框的形状信息融入到特征图中。此外,考虑到一些手术器械之间具有协作关系,将关系模块嵌入到网络框架中,进一步提升对目标工具的检测性能。3.基于公开的手术器械数据集m2cai16-tool-locations和私有数据集AJU-Set,验证了本文网络框架对于腹腔镜手术器械检测的有效性。4.通过检测结果,进一步从医学角度分析了器械使用模式、轨迹范围和移动经济性,从而全面评估了手术质量。