本技术涉及医学，特别是涉及一种穿刺时机预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
背景技术：
1、介入手术治疗指的是在医疗影像设备的引导下，将特制的导管、导丝、穿刺针等精密器械引入人体，对体内病态进行诊断和局部治疗。介入治疗具有不开刀，创伤小，恢复快，效果好的特点。
2、在实际的介入手术过程中，医生会通过医学影像确定病灶区域，后确定目标靶点，并根据经验确定最终的穿刺时机，以将穿刺器械送到目标靶点进行手术治疗。然而，患者在麻醉状态下，其呼吸或其它生理活动，都会造成靶点与实际影像规划的目标靶点偏移。或者，由于影像图的成像到机械臂的最终执行都存在时间滞后的问题，导致实际到达的靶点与理论靶点的不一致。也就是说，相关技术中针对穿刺时机的判断无法与实际情况匹配，导致无法将穿刺器械准确送至目标靶点。
3、因此，相关技术中在进行介入手术时存在穿刺时机预测不准确的问题。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够在进行介入手术时提高穿刺时机的预测准确性的穿刺时机的预测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本技术提供了一种穿刺时机的预测方法。所述方法包括：
3、针对即将到来的下一周期，获取被穿刺对象在所述下一周期的前若干个周期对应的实际呼吸波形；
4、将所述前若干个周期对应的实际呼吸波形，输入至预训练的呼吸波形预测模型，得到所述下一周期对应的预测呼吸波形；
5、获取所述被穿刺对象的目标呼吸特征值；所述目标呼吸特征值是采集穿刺针针道规划所用的医学扫描图像时所述被穿刺对象的呼吸特征值；
6、在所述下一周期对应的预测呼吸波形中，确定与所述目标呼吸特征值匹配的预测呼吸特征值，以在所述下一周期中确定穿刺时机。
7、在其中一个实施例中，所述将所述前若干个周期对应的实际呼吸波形，输入至预训练的呼吸波形预测模型，得到所述下一周期对应的预测呼吸波形，包括：
8、对所述前若干个周期对应的连续型实际呼吸波形进行离散化处理，得到所述前若干个周期对应的离散型实际呼吸波形；
9、将所述前若干个周期对应的离散型实际呼吸波形，输入至所述预训练的呼吸波形预测模型，得到所述下一周期对应的预测呼吸波形。
10、在其中一个实施例中，所述对所述前若干个周期对应的连续型实际呼吸波形进行离散化处理，得到所述前若干个周期对应的离散型实际呼吸波形，包括：
11、根据离散时间点在所述前若干个周期对应的连续型实际呼吸波形上对应的实际呼吸特征值，得到所述前若干个周期对应的离散型实际呼吸波形。
12、在其中一个实施例中，所述将所述前若干个周期对应的离散型实际呼吸波形，输入至所述预训练的呼吸波形预测模型，得到所述下一周期对应的预测呼吸波形，包括：
13、将所述前若干个周期对应的离散型实际呼吸波形，输入至所述预训练的呼吸波形预测模型，得到所述下一周期对应的离散型预测呼吸波形；
14、对所述下一周期对应的离散型预测呼吸波形进行插值处理，得到所述下一周期对应的预测呼吸波形。
15、在其中一个实施例中，所述在所述下一周期对应的预测呼吸波形中，确定与所述目标呼吸特征值匹配的预测呼吸特征值，以在所述下一周期中确定穿刺时机，包括：
16、获取以所述目标呼吸特征值为波动基准的呼吸特征值波动范围；
17、将所述下一周期对应的预测呼吸波形中落入所述呼吸特征值波动范围的预测呼吸特征值，作为与所述目标呼吸特征值匹配的预测呼吸特征值，以在所述下一周期中确定穿刺时机。
18、在其中一个实施例中，所述方法还包括：在执行穿刺过程中，在检测到当前时刻的下一周期对应的预测呼吸波形满足预设的呼吸异常条件的情况下，发送结束穿刺指令至手术机器人；所述结束穿刺指令用于指示所述手术机器人停止穿刺并执行退针操作。
19、在其中一个实施例中，所述在检测到当前时刻的下一周期对应的预测呼吸波形满足预设的呼吸异常条件时，发送结束穿刺指令至手术机器人，包括：
20、确定所述预测呼吸波形表征的预测特征值阈值区间；
21、在所述目标呼吸特征值未处于所述预测特征值阈值区间的情况下，发送所述结束穿刺指令至所述手术机器人。
22、在其中一个实施例中，所述在检测到当前时刻的下一周期对应的预测呼吸波形满足预设的呼吸异常条件时，发送结束穿刺指令至手术机器人，包括：
23、确定所述下一周期的前若干个周期中每个周期对应的实际呼吸波形表征的实际特征值阈值区间，以及确定所述下一周期对应的预测呼吸波形表征的预测特征值阈值区间；
24、确定各所述周期对应的实际特征值阈值区间的平均值，得到平均实际特征值阈值区间；
25、在所述预测特征值阈值区间与所述平均实际特征值阈值区间之间的差异，满足预设差异条件时，发送所述结束穿刺指令至所述手术机器人。
26、在其中一个实施例中，所述在检测到当前时刻的下一周期对应的预测呼吸波形满足预设的呼吸异常条件时，发送结束穿刺指令至手术机器人，包括：
27、在所述下一周期对应的预测呼吸波形对应的预测周期时长与实际周期时长之间的差异，满足预设差异条件时，发送所述结束穿刺指令至所述手术机器人。
28、第二方面，本技术还提供了一种穿刺时机的预测装置。所述装置包括：
29、波形获取模块，用于针对即将到来的下一周期，获取被穿刺对象在所述下一周期的前若干个周期对应的实际呼吸波形；
30、输入模块，用于将所述前若干个周期对应的实际呼吸波形，输入至预训练的呼吸波形预测模型，得到所述下一周期对应的预测呼吸波形；
31、特征值获取模块，用于获取所述被穿刺对象的目标呼吸特征值；所述目标呼吸特征值是采集穿刺针针道规划所用的医学扫描图像时所述被穿刺对象的呼吸特征值；
32、确定模块，用于在所述下一周期对应的预测呼吸波形中，确定与所述目标呼吸特征值匹配的预测呼吸特征值，以在所述下一周期中确定穿刺时机。
33、第三方面，本技术还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：
34、针对即将到来的下一周期，获取被穿刺对象在所述下一周期的前若干个周期对应的实际呼吸波形；
35、将所述前若干个周期对应的实际呼吸波形，输入至预训练的呼吸波形预测模型，得到所述下一周期对应的预测呼吸波形；
36、获取所述被穿刺对象的目标呼吸特征值；所述目标呼吸特征值是采集穿刺针针道规划所用的医学扫描图像时所述被穿刺对象的呼吸特征值；
37、在所述下一周期对应的预测呼吸波形中，确定与所述目标呼吸特征值匹配的预测呼吸特征值，以在所述下一周期中确定穿刺时机。
38、第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
39、针对即将到来的下一周期，获取被穿刺对象在所述下一周期的前若干个周期对应的实际呼吸波形；
40、将所述前若干个周期对应的实际呼吸波形，输入至预训练的呼吸波形预测模型，得到所述下一周期对应的预测呼吸波形；
41、获取所述被穿刺对象的目标呼吸特征值；所述目标呼吸特征值是采集穿刺针针道规划所用的医学扫描图像时所述被穿刺对象的呼吸特征值；
42、在所述下一周期对应的预测呼吸波形中，确定与所述目标呼吸特征值匹配的预测呼吸特征值，以在所述下一周期中确定穿刺时机。
43、第五方面，本技术还提供了一种手术执行设备。所述手术执行设备，包括医学图像采集设备、呼吸运动采集设备、手术机器人和手术规划执行工作站；所述医学图像采集设备，用于采集被穿刺对象的医学扫描图像并发送至所述手术规划执行工作站；
44、所述手术规划执行工作站，用于根据所述医学扫描图像进行穿刺针针道规划；
45、所述呼吸运动采集设备，用于监测所述医学图像采集设备采集所述被穿刺对象的医学扫描图像时，所述被穿刺对象的呼吸特征值；
46、针对即将到来的下一周期，所述呼吸运动采集设备，还用于采集所述被穿刺对象在所述下一周期的前若干个周期对应的实际呼吸波形，并发送至所述手术规划执行工作站；
47、所述手术规划执行工作站，用于将所述前若干个周期对应的实际呼吸波形，输入至预训练的呼吸波形预测模型，得到所述下一周期对应的预测呼吸波形；
48、所述手术规划执行工作站，还用于将采集所述被穿刺对象的医学扫描图像时，所述被穿刺对象的呼吸特征值作为目标呼吸特征值，并在所述下一周期对应的预测呼吸波形中，确定与所述目标呼吸特征值匹配的预测呼吸特征值，以在所述下一周期中确定穿刺时机；
49、所述手术规划执行工作站，还用于在所述穿刺时机到来时，发送穿刺指令至所述手术机器人；
50、所述手术机器人，用于根据所述穿刺指令，控制机械臂执行穿刺操作。
51、在其中一个实施例中，所述手术规划执行工作站，还用于执行实现上述的方法的步骤。
52、上述穿刺时机的预测方法、装置、计算机设备、存储介质和手术执行设备，由于预测呼吸最直观的特征即为呼吸波形，因此针对即将到来的下一周期，获取被穿刺对象在下一周期的前若干个周期对应的实际呼吸波形；然后，将前若干个周期对应的实际呼吸波形，输入至预训练的呼吸波形预测模型，可以更加准确得到下一周期对应的预测呼吸波形；然后，获取被穿刺对象的目标呼吸特征值；其中，目标呼吸特征值是采集穿刺针针道规划所用的医学扫描图像时被穿刺对象的呼吸特征值；然后，将目标呼吸特征值，与下一周期对应的预测呼吸波形中的预测呼吸特征值进行匹配，可以确定与目标呼吸特征值匹配的预测呼吸特征值，以在下一周期中确定穿刺时机，如此，由于在采集穿刺针针道规划所用的医学扫描图像时，被穿刺对象为呼吸平稳状态，也就是说，目标呼吸特征值为被穿刺对象在呼吸平稳状态下的呼吸特征值，因此，在通过与目标呼吸特征值匹配的预测呼吸特征值预测出的穿刺时机时，被穿刺对象的呼吸状态更加接近呼吸平稳状态，从而在根据该穿刺时机对被穿刺对象进行穿刺时，介入器械实际到达的靶点可以更加接近目标靶点，因此，通过上述方法预测穿刺时机，可以有效提高穿刺时机的预测准确性。
1.一种穿刺时机的预测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述前若干个周期对应的实际呼吸波形，输入至预训练的呼吸波形预测模型，得到所述下一周期对应的预测呼吸波形，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述前若干个周期对应的连续型实际呼吸波形进行离散化处理，得到所述前若干个周期对应的离散型实际呼吸波形，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述前若干个周期对应的离散型实际呼吸波形，输入至所述预训练的呼吸波形预测模型，得到所述下一周期对应的预测呼吸波形，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述下一周期对应的预测呼吸波形中，确定与所述目标呼吸特征值匹配的预测呼吸特征值，以在所述下一周期中确定穿刺时机，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述在检测到当前时刻的下一周期对应的预测呼吸波形满足预设的呼吸异常条件时，发送结束穿刺指令至手术机器人，包括：
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述在检测到当前时刻的下一周期对应的预测呼吸波形满足预设的呼吸异常条件时，发送结束穿刺指令至手术机器人，包括：
9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述在检测到当前时刻的下一周期对应的预测呼吸波形满足预设的呼吸异常条件时，发送结束穿刺指令至手术机器人，包括：
10.一种穿刺时机的预测装置，其特征在于，所述装置包括：
11.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至9中任一项所述的方法的步骤。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至9中任一项所述的方法的步骤。
13.一种手术执行设备，其特征在于，所述设备包括医学图像采集设备、呼吸运动采集设备、手术机器人和手术规划执行工作站；
14.根据权利要求13所述的设备，其特征在于，所述手术规划执行工作站，还用于执行实现权利要求1至9中任一项所述的方法的步骤。
