迁移学习是将一个在源领域（通常是大规模训练集）上预训练好的模型的知识（如卷积核权重），迁移到目标领域（医学图像）相关任务上，并通过目标领域的数据进行微调。ISG的基本原理是：在手术前或手术中获取患者的医学影像（如CT、MRI等），通过图像配准技术，将患者体内的解剖结构、病灶部位与手术器械在物理空间的实时位置进行精确对应和可视化。图像分割是医学影像定量分析和后续处理的关键步骤，它将图像划分为具有不同

嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础，软硬件可裁剪，适用于对功能、可靠性、成本、体积、功耗有严格要求的专用计算机系统。与通用计算机的主要区别在于：专用性强、资源受限（CPU、内存）、通常要求实时性、高可靠性和低功耗，且形态多样。数据的存储结构（物理结构）：逻辑结构在计算机中的实现方式，如顺序存储（数组）、链式存储（链表）数据的运算：定义在逻辑结构上，实现在存储结构上的操作，如插入、删除、查

是机器学习的一个子领域，其核心特征是使用包含多个隐藏层的神经网络模型，自动从原始数据中学习多层次、抽象的表示（特征），而无需依赖人工精心设计的特征。因此，信号的获取与预处理是后续一切分析诊断的先决条件，其目的在于从嘈杂的背景中提取出纯净的、具有生理意义的信号成分。核心流程：对采集到的数字信号进行加工（滤波）、从不同维度进行解析（变换），最终凝练出代表生理状态的量化指标（特征提取）将连续的模拟信号转