机器学习在瓣膜置换术中的应用

1/1机器学习在瓣膜置换术中的应用第一部分机器学习辅助瓣膜选择 2第二部分基于机器学习的风险评估 5第三部分瓣膜植入术后并发症预测 8第四部分机器学习优化手术规划 10第五部分实时术中指导和监测 13第六部分瓣膜耐久性长期预后评估 15第七部分个性化术后康复管理 17第八部分大数据机器学习在瓣膜置换术 19

第一部分机器学习辅助瓣膜选择关键词关键要点机器学习辅助瓣膜选择

1.传统瓣膜选择依赖于医生的经验和有限的数据，导致选择可能存在偏差和不一致。

2.机器学习算法可以分析大量患者数据，识别影响瓣膜选择的重要因素。

3.通过利用这些因素，机器学习模型可以提供个性化的瓣膜选择建议，从而提高患者预后。

风险分层

1.机器学习算法可以对患者进行风险分层，预测手术并发症的可能性。

2.这有助于医生根据患者的特定风险状况制定治疗计划，优化手术结果。

3.通过识别高风险患者，机器学习可以帮助采取预防措施，减少术后并发症。

患者预后预测

1.机器学习模型可以分析患者数据，预测瓣膜置换术后的长期预后。

2.这有助于患者和医生做出明智的治疗决定，权衡手术风险和预期收益。

3.机器学习还可以帮助识别需要密切监测和后续护理的高风险患者。

瓣膜耐久性评估

1.机器学习算法可以评估瓣膜耐久性，预测植入瓣膜的使用寿命。

2.这有助于医生制定更换瓣膜的时机，防止瓣膜故障和不良预后。

3.通过监测瓣膜耐久性，机器学习可以最大限度地延长瓣膜的使用寿命，提高患者的生活质量。

手术并发症预测

1.机器学习模型可以识别与瓣膜置换术相关的潜在并发症，如感染、出血和血栓栓塞。

2.这有助于医生采取预防措施，例如术前抗生素治疗和血栓预防策略。

3.通过预测并发症，机器学习可以提高手术安全性并减少术后不良事件。

瓣膜功能评估

1.机器学习算法可以分析植入瓣膜的图像和数据，评估其功能。

2.这有助于医生监测瓣膜性能，识别异常和早期故障迹象。

3.通过及时的瓣膜功能评估，机器学习可以防止严重的并发症，确保患者的长期预后。机器学习辅助瓣膜选择

背景

在瓣膜置换术中，选择合适的瓣膜至关重要，因为它影响着患者的生存率、生活质量和术后并发症风险。传统上，瓣膜选择依赖于医生的经验和有限的临床数据。机器学习（ML）的兴起为通过分析大量患者数据来辅助瓣膜选择提供了新的可能性。

机器学习模型

机器学习模型可以训练来预测瓣膜置换术后患者的预后。这些模型通常使用以下变量作为输入：

*患者人口统计数据（年龄、性别）

*临床病史（心脏病类型、瓣膜病变严重程度）

*影像学检查（超声心动图、计算机断层扫描）

*实验室检查（心脏功能标志物）

训练后的模型可以用于预测术后并发症的风险、生存率和生活质量。

应用

机器学习在瓣膜选择中的应用主要体现在以下方面：

*识别高危患者：模型可以识别术后风险较高的患者，以便采取额外的预防措施。例如，患有严重瓣膜反流或低射血分数的患者可能需要选择机械瓣膜而不是生物瓣膜。

*个性化瓣膜选择：机器学习可以帮助医生根据患者的具体情况选择最合适的瓣膜。例如，对于年轻、活动能力强的患者，生物瓣膜可能更合适，而对于老年、合并症较多的患者，机械瓣膜可能是更好的选择。

*优化手术计划：机器学习可以预测手术难度和术后恢复时间。这些信息可用于优化手术计划，例如选择最佳切口位置或使用微创技术。

评估

机器学习辅助瓣膜选择的研究仍在进行中，但初步结果令人鼓舞。一项研究表明，使用机器学习模型可以提高瓣膜置换术后患者的预测生存率。另一项研究发现，机器学习可以帮助识别术后发生出血或感染等并发症的风险较高的患者。

局限性

机器学习在瓣膜选择中的应用也存在一些局限性：

*数据偏差：机器学习模型的准确性取决于训练数据。如果训练数据存在偏差，模型可能会产生有偏的结果。

*可解释性：机器学习模型通常是黑盒模型，难以理解其预测的背后的原因。这可能限制了其临床应用。

*长期结果：机器学习模型主要用于预测短期结果，如术后并发症风险。对于长期结果，如瓣膜耐用性和生存率，需要进一步的研究。

结论

机器学习在瓣膜置换术中辅助瓣膜选择是一个有前途的研究领域。机器学习模型可以分析大量患者数据，以预测术后预后并个性化瓣膜选择。随着研究的深入，机器学习有望成为瓣膜置换术中的一种宝贵工具，为患者提供最佳的治疗选择。第二部分基于机器学习的风险评估关键词关键要点【机器学习风险评估】

1.机器学习模型通过分析患者数据（如年龄、病史、影像学检查），识别瓣膜置换术相关的风险因素并预测手术后并发症的可能性。

2.模型的训练过程利用大规模数据集和各种机器学习算法，如逻辑回归、支持向量机和决策树。

3.机器学习方法可以整合来自不同来源的数据，如电子病历、影像学影像和生物传感器，从而获得更全面的风险评估。

【个体化风险分层】

基于机器学习的风险评估

基于机器学习的风险评估是一种利用机器学习算法预测患者在瓣膜置换术后并发症或死亡风险的方法。这些算法通过分析患者的电子病历、手术记录和其他相关数据进行训练，以识别与不良结局相关的模式。

方法

基于机器学习的风险评估通常遵循以下步骤：

1.数据收集：收集有关患者的人口统计学、病史、手术记录和术后结果的全面数据集。

2.数据预处理：对数据进行清洗、标准化和特征选择，以确保算法的最佳性能。

3.算法选择：根据数据的性质和预期目标选择合适的机器学习算法。常用的算法包括逻辑回归、随机森林和支持向量机。

4.模型训练：使用训练数据集训练算法，以预测患者的风险。

5.模型验证：使用独立的验证数据集评估模型的性能，并对模型进行微调以优化结果。

6.模型部署：将训练有素的模型部署到临床实践中，以预测患者的风险并指导决策制定。

优点

基于机器学习的风险评估具有以下优点：

*提高预测准确性：机器学习算法可以识别复杂的数据中的非线性模式，这些模式可能无法通过传统方法检测到，从而提高风险预测的准确性。

*实时预测：机器学习模型可以在患者接受手术之前或期间进行预测，从而为临床医生提供即时信息以指导决策制定。

*个性化治疗：机器学习模型可以根据每个患者的独特特征进行定制，从而允许更个性化的风险评估和治疗计划。

*识别高危患者：机器学习模型可以识别出在术后并发症或死亡风险最高的患者，从而使临床医生能够优先关注这些患者并采取适当的干预措施。

应用

基于机器学习的风险评估在瓣膜置换术中有广泛的应用，包括：

*围术期死亡风险预测：预测患者在手术期间或术后30天内死亡的风险。

*并发症风险预测：预测患者术后发生并发症（例如中风、出血或感染）的风险。

*再入院风险预测：预测患者因瓣膜相关并发症重新入院的风险。

*长期生存风险预测：预测患者接受瓣膜置换术后长期生存的风险。

证据

越来越多的证据支持基于机器学习的风险评估在瓣膜置换术中的有效性。研究表明，这些模型可以显着提高风险预测的准确性，并可以用于指导决策制定和改善患者预后。

例如，一项研究发现，机器学习模型在预测瓣膜置换术后30天死亡风险方面比传统风险评分更准确。另一项研究表明，机器学习模型可以识别出术后并发症风险最高的患者，从而使临床医生能够针对这些患者采取预防措施。

限制

尽管有这些优点，但基于机器学习的风险评估也有一些限制：

*数据的可用性和质量：机器学习模型的性能依赖于可用数据的质量和完整性。

*黑匣子性质：一些机器学习算法可以是黑匣子，这意味着很难解释模型是如何做出预测的。这可能会限制临床医生对模型结果的理解和信任。

*算法偏见：机器学习模型可能会受到训练数据中偏见的偏见，这可能会导致不准确的预测。

结论

基于机器学习的风险评估是一种强大的工具，可以提高瓣膜置换术患者的风险预测准确性。这些模型可用于指导决策制定，识别高危患者，并改善患者预后。随着机器学习技术的不断发展，我们预计基于机器学习的风险评估在瓣膜置换术中的应用将继续增长。第三部分瓣膜植入术后并发症预测关键词关键要点瓣膜植入术后并发症预测

主题名称：术后并发症的早期识别

1.机器学习算法能够基于患者术前数据，如影像学检查和病史，识别出术后并发症的高危患者。

2.早期识别使临床医生能够及早干预，采取预防性措施来降低并发症发生的可能性。

3.通过机器学习模型进行风险分层可以优化术后监护策略，并为决策过程提供指导。

主题名称：机械瓣膜血栓形成风险评估

瓣膜植入术后并发症预测

瓣膜植入术是一种治疗严重瓣膜疾病的常见外科手术。然而，瓣膜置换术后可能会出现多种并发症，包括死亡、再住院、卒中和出血。准确预测这些并发症的风险对于优化患者的术后护理和改善临床预后至关重要。

机器学习(ML)技术因其强大的数据挖掘和预测能力而在瓣膜置换术后并发症预测中引起了广泛的研究兴趣。ML算法可以分析大型数据库中的患者数据，识别影响并发症风险的复杂模式和关系。

ML模型类型

用于瓣膜置换术后并发症预测的ML模型类型包括：

*监督学习模型：这些模型使用标记数据集进行训练，其中输出（并发症发生）与输入（患者特征）相关联。常见的监督学习算法包括逻辑回归、支持向量机和决策树。

*无监督学习模型：这些模型用于发现数据中的隐藏模式和结构，而无需标记数据集。常用的无监督学习算法包括聚类和主成分分析。

预测特征

影响瓣膜置换术后并发症风险的患者特征有许多，包括：

*患者人口统计数据：年龄、性别、种族

*合并症：冠心病、心力衰竭、糖尿病

*手术特征：手术类型、瓣膜类型、手术时间

*术后随访数据：血检、影像学检查、并发症发生

ML模型评估

ML模型的预测性能使用各种指标进行评估，包括：

*准确性：模型正确预测是否发生并发症的百分比

*灵敏度：模型正确预测并发症发生事件的百分比

*特异性：模型正确预测并发症未发生事件的百分比

*ROC曲线：该曲线显示模型区分并发症患者和非患者的能力

临床应用

ML模型已成功应用于预测瓣膜置换术后并发症，包括：

*死亡率：研究表明，ML模型可以有效预测瓣膜置换术后早期和长期死亡率。

*再住院：ML模型被用于识别瓣膜置换术后再住院风险较高的患者。

*卒中：ML模型已开发用于预测瓣膜置换术后卒中的风险。

*出血：可以使用ML模型评估瓣膜置换术后大出血和轻微出血的风险。

研究进展

瓣膜置换术后并发症预测领域的ML研究仍在进行中。当前的研究重点包括：

*多模态数据：结合患者特征、术中数据和术后随访数据的ML模型。

*人工智能（AI）：将AI技术（如深度学习）应用于并发症预测，以提高模型的复杂性和准确性。

*个性化预测：开发可为个别患者定制并发症风险预测的ML模型。

结论

ML技术为瓣膜置换术后并发症预测提供了有前景的方法。通过分析大量患者数据，ML模型可以识别复杂的模式和关系，从而改善并发症的预测。随着研究的不断进行，ML在临床实践中将发挥越来越重要的作用，以优化患者的术后护理和预后。第四部分机器学习优化手术规划关键词关键要点【机器学习优化术前影像评估】

1.机器学习算法可以分析术前影像，如心脏超声和计算机断层扫描，自动测量瓣膜结构和功能，提高评估的准确性和效率。

2.通过对大规模影像数据的训练，机器学习模型能够识别微妙的解剖变异，辅助外科医生制定个性化的手术计划。

3.模型预测瓣膜置换术的潜在风险，如血栓形成或出血，指导外科医生采取预防措施，提升患者安全性。

【机器学习引导介入手术】

机器学习优化手术规划

导言

瓣膜置换术是一种挽救生命的心脏手术，涉及修复或更换受损或功能失常的心脏瓣膜。机器学习（ML）技术正在改变瓣膜置换术的规划过程，提高手术的准确性、安全性以及患者预后。

术前影像分析

ML算法可分析术前影像（例如超声波、CT和MRI扫描），以提取瓣膜结构、功能和周围组织的关键特征。这些特征用于：

*瓣膜功能评估：量化瓣膜狭窄或反流的严重程度，识别需要手术干预的瓣膜。

*瓣膜类型分类：区分主动脉瓣、二尖瓣、三尖瓣和肺动脉瓣的不同类型，并预测最合适的置换装置。

*解剖结构分析：绘制心血管结构（例如冠状动脉、心脏腔室和导管）的三维模型，以规划手术途径。

选择手术方法

ML算法可基于患者特定特征（例如瓣膜病理、年龄和合并症）预测最合适的瓣膜置换方法，包括：

*介入性置换术：经导管或经皮置入人造瓣膜，避免开胸手术。

*开放式置换术：通过开胸手术置入人造瓣膜，需要使用体外循环。

*瓣膜修复：修复或重建受损的瓣膜，而非置换。

ML算法考虑多种因素，包括瓣膜类型、病变严重程度、手术风险以及患者的总体健康状况。

围术期监测

ML算法可监测围术期数据（例如心电图、氧饱和度和血压），以识别手术并发症，包括：

*瓣膜功能不全：人造瓣膜功能不佳，导致瓣膜狭窄或反流。

*出血：手术期间或术后出血过多。

*心律失常：手术诱发的心律失常。

ML算法使用这些数据提前预测并发症风险，允许医生及时采取干预措施以减轻其影响。

患者预后预测

ML算法可基于患者术前特征、手术过程数据和围术期监测，预测瓣膜置换术的长期患者预后，包括：

*生存率：估计患者手术后特定时间点的存活率。

*心血管事件：预测患者术后发生心血管事件（例如心肌梗死或中风）的风险。

*生活质量：评估手术对患者生活质量的影响，包括功能能力、症状改善和心理健康。

利用ML算法，医生可以对患者的长期预后进行更准确的评估，并为他们提供个性化的随访护理计划。

结论

ML在瓣膜置换术手术规划中的应用正在不断改善手术结果。通过分析术前影像、选择手术方法、监测围术期数据以及预测患者预后，ML算法增强了医生的决策能力，提高了手术的成功率、安全性以及患者的预后。随着ML技术的发展，我们有望目睹瓣膜置换术领域的进一步进步，从而为患者带来更好的治疗效果。第五部分实时术中指导和监测关键词关键要点【实时术中引导和监测】

1.利用术中成像技术，如超声心动图或心导管造影，提供实时定位和引导，提高瓣膜置换术的准确性和安全性。

2.通过植入可感知器械或测量装置，监测患者术中生理参数，如瓣膜功能、血流动力学和心肌活性，优化术中决策。

3.利用机器学习算法，分析和解释实时术中数据，预测潜在并发症并指导治疗策略，降低术中风险和改善预后。

【实时瓣膜功能评估】

实时术中指导和监测

机器学习在瓣膜置换术中的应用之一是提供实时术中指导和监测。以下为该功能的详细介绍：

术中影像引导

机器学习算法可用于分析术中超声心动图和其他成像数据，为外科医生提供实时指导。例如，算法可以：

*检测瓣膜病变和确定最合适的置换方法

*预测手术结果，例如术后瓣膜功能和并发症风险

*提供有关手术时机和技术选择的可视化建议

实时监测

机器学习模型还可以用于实时监测手术过程，包括：

*患者生理参数的预测和监测，如心率和血压

*手术进展的预测，例如手术时间和术中出血量

*并发症风险的早期检测，如感染和出血

优化手术决策

通过提供实时信息和预测，机器学习可以帮助外科医生优化决策，例如：

*选择最合适的瓣膜类型和手术技术

*调整手术计划以适应患者的特定情况

*预测和预防并发症

改善术后结果

实时术中指导和监测已被证明可以改善瓣膜置换术的术后结果。研究表明，使用机器学习进行术中辅助可以：

*减少手术时间

*降低并发症风险

*提高瓣膜功能

*缩短住院时间

具体例子

斯坦福大学的算法

斯坦福大学的研究人员开发了一种机器学习算法，可分析术中超声心动图数据并提供实时瓣膜功能评估。该算法可帮助外科医生在手术过程中更准确地评估瓣膜功能，从而优化手术决策。

克利夫兰医学中心的预测模型

克利夫兰医学中心开发了一个预测模型，可预测瓣膜置换术患者术后并发症的风险。该模型使用术前和术中数据来识别高危患者，以便外科医生采取预防措施以尽量减少并发症风险。

结论

实时术中指导和监测是机器学习在瓣膜置换术中的一项重要应用。通过分析术中数据并提供实时反馈，机器学习算法可以帮助外科医生优化决策，改善手术结果，并为患者提供更好的护理。随着机器学习技术的不断发展，预计其在瓣膜置换术领域将发挥越来越重要的作用。第六部分瓣膜耐久性长期预后评估关键词关键要点【瓣膜耐久性长期预后评估】：

1.机器学习模型可以分析瓣膜置换术后患者的长期瓣膜耐久性。

2.这些模型利用电子健康记录数据，包括患者人口统计、手术详情和随访数据。

3.模型可以识别影响瓣膜耐久性的风险因素，包括患者年龄、合并症和手术类型。

【瓣膜再置换风险预测】：

瓣膜耐久性长期预后评估

瓣膜置换术后长期预后的关键评估指标之一是瓣膜耐久性。瓣膜耐久性是指瓣膜在植入后保持其结构完整性和功能有效性的时间长度。准确评估瓣膜耐久性对于指导患者随访、确定最佳再干预时机和改进瓣膜设计至关重要。

临床评估：

瓣膜耐久性的临床评估包括定期监测患者症状、体征和超声心动图检查。以下指标可以反映瓣膜功能的变化：

*瓣口面积狭窄或关闭不全

*瓣膜反流和升压差

*瓣叶增厚或钙化

*植入瓣周渗漏

影像学评估：

超声心动图是最常用的影像学评估瓣膜耐久性的方法。超声心动图可以提供瓣膜结构、运动和血流动力学状况的详细信息。它可以检测瓣叶增厚、钙化、反流和关闭不全等变化。

其他评估方法：

除了临床和影像学评估外，还可以使用以下方法评估瓣膜耐久性：

*计算机断层扫描(CT)：可以评估瓣膜环大小、钙化和瓣膜植入物的位置。

*磁共振成像(MRI)：可以提供瓣膜环和叶片的详细三维图像，以及血流动力学的定量评估。

*血流动力学评估：可以测量瓣膜升压差、瓣口面积和反流，从而了解瓣膜的功能。

长期预后：

瓣膜耐久性的长期预后因患者、瓣膜类型和植入技术而异。总体而言，机械瓣膜的耐久性优于生物瓣膜。机械瓣膜的预期寿命可超过20年，而生物瓣膜的典型寿命为10-15年。

影响瓣膜耐久性的因素：

影响瓣膜耐久性的因素包括：

*患者因素：年龄、合并症和血栓倾向

*瓣膜类型：机械瓣膜或生物瓣膜

*瓣膜尺寸：对于机械瓣膜，较小的瓣膜与较短的耐久性相关

*植入技术：瓣膜的定位、角度和缝合方法

*血流动力学因素：高瓣膜升压差和反流

耐久性评估的意义：

瓣膜耐久性的长期预后评估对于以下方面至关重要：

*优化患者随访计划

*确定再干预的最佳时机

*比较不同瓣膜类型的性能

*改进瓣膜设计和植入技术

通过对瓣膜耐久性进行全面的评估，我们可以改善患者预后，并为瓣膜置换术患者提供最佳护理。第七部分个性化术后康复管理关键词关键要点【主题名称】个性化术后康复管理：数据收集和分析

1.植入传感器和可穿戴设备可实时监测患者活动、心率和血液动力学等数据。

2.数据通过无线网络传输，并由机器学习算法处理，以识别康复进展中的异常情况和风险因素。

3.分析结果可帮助制定个性化康复计划，优化康复过程，最大限度地提高患者预后。

【主题名称】个性化术后康复管理：预后预测

个性化术后康复管理

术后康复管理是瓣膜置换术中至关重要的环节，其目的是最大程度恢复患者的心肺功能、改善预后。机器学习技术在个性化术后康复管理中发挥着越来越重要的作用，可以为患者提供量身定制的康复计划，优化康复效果。

基于机器学习的康复方案制定

机器学习算法可以分析患者术前、术中和术后的各种数据，包括临床检查结果、影像学检查结果、手术记录和康复评估等，从而建立个性化的患者疾病模型。该模型可以预测患者术后的恢复轨迹，识别影响恢复的风险因素，并在此基础上制定针对性的康复方案。

例如，一项研究使用机器学习模型分析了瓣膜置换术患者的数据，确定了影响术后康复的几个关键因素，包括术前心功能、手术类型和并发症。研究人员利用这些因素建立了一个预测模型，该模型可以估计患者术后康复所需的时间和所需康复强度。

康复过程中的监测和评估

机器学习算法还可以用于监测患者康复过程中的进展情况，并评估康复方案的有效性。通过分析患者术后常规评估的数据，机器学习算法可以识别康复进展缓慢或出现并发症的患者。

例如，一项研究使用机器学习算法分析了瓣膜置换术患者的术后活动监测数据，识别了术后康复不良的患者。研究人员发现，活动监测数据中某些特征模式与较差的康复结果相关，例如活动水平持续低、活动模式异常或活动耐受性下降。

康复干预的优化

通过分析康复数据和患者反馈，机器学习算法可以帮助优化康复干预措施，以最大程度提高康复效果。算法可以识别需要调整康复方案的患者，并建议个性化的干预措施，例如调整康复强度、频率或类型。

例如，一项研究使用机器学习算法分析了瓣膜置换术患者的康复日记，识别了需要额外支持的患者。研究人员发现，某些日记条目模式与康复进展缓慢相关，例如表达疲劳、疼痛或对康复计划感到沮丧。该算法建议为这些患者提供额外的支持，例如心理咨询或物理治疗。

应用前景

机器学习在个性化术后康复管理中具有广阔的应用前景，可以显著改善瓣膜置换术患者的预后。通过提供量身定制的康复方案、监测康复进展并优化康复干预措施，机器学习可以帮助患者更快、更充分地康复，提高生活质量。

未来，机器学习在瓣膜置换术术后康复管理中的应用将进一步深入。机器学习算法将与其他技术相结合，例如可穿戴设备和远程监控，以实现个性化康复管理的闭环系统，从而进一步提高康复效率和预后。第八部分大数据机器学习在瓣膜置换术关键词关键要点心脏瓣膜置换术中的决策支持

1.利用机器学习算法分析患者数据，如病史、影像学检查结果和手术记录，预测手术风险和预后。

2.开发临床决策支持工具，为临床医生提供个性化的治疗建议，例如选择最合适的瓣膜置换类型和手术时机。

3.优化术前规划，通过预测手术复杂性和并发症风险，帮助临床医生制定更精确的手术计划。

瓣膜置换术后的监测和管理

1.利用可穿戴传感器和远程监测技术，实时采集患者术后生理数据，实现对并发症的早期预警。

2.开发机器学习模型，分析术后数据，识别术后并发症的模式和预测因素，从而实现个性化的患者管理。

3.优化术后康复和随访计划，根据患者术后情况和机器学习模型的预测，提供针对性的干预措施，提高康复效率。

瓣膜置换术的个体化治疗

1.利用机器学习技术对患者进行分层，根据患者的个体特征和手术风险，定制更有效的手术方案。

2.开发基于机器学习的个性化药物治疗策略，优化瓣膜置换术后的抗凝和抗血小板治疗，减少出血和血栓风险。

3.探索机器学习在瓣膜置换术后患者生活方式管理中的应用，为患者提供个性化的饮食、运动和药物建议，改善术后生活质量。

新一代瓣膜置换技术的研发

1.利用机器学习算法优化瓣膜置换术的设计和制造，创建更加耐用、生物相容性和功能更好的瓣膜。

2.运用预测模型模拟瓣膜在患者体内的长期性能，指导瓣膜置换术的术式选择和术后管理。

3.探索生成模型在瓣膜个性化设计中的应用，根据患者个体解剖特征生成适合患者的瓣膜。

瓣膜置换术的术中导航

1.将机器学习算法与影像引导技术相结合，实现术中瓣膜解剖结构的实时重建和可视化。

2.开发基于机器学习的术中决策支持系统，辅助临床医生选择最佳的手术切口和操作路径。

3.利用增强现实和虚拟现实技术，为临床医生提供术中瓣膜置换过程的沉浸式可视化和操作指导。

瓣膜置换术的远程手术

1.