光聲圖像引導(dǎo)機(jī)器人輔助顱底手術(shù)我們研究使用光聲（PA）成像來檢測人體的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)，如頸動脈，在機(jī)器人輔助鼻內(nèi)經(jīng)蝶竇手術(shù)中，這些結(jié)構(gòu)可能位于被鉆骨頭的后面。在該系統(tǒng)中，激光器（通過光纖）安裝在鉆頭上，而二維超聲探頭則放置在顱骨上的其他位置。在相對患者參考系中對鉆頭和超聲探針都要會進(jìn)行追蹤。與傳統(tǒng)的B模式超聲相比，光聲成像具有兩個優(yōu)點(diǎn)：1.激光能夠穿透骨骼的薄層；2.光聲成像圖像顯示激光路徑中的目標(biāo)。因此，激光可以用于（非侵入性）延伸鉆探軸線，從而可靠地檢測可能駐留在鉆探路徑中的關(guān)鍵結(jié)構(gòu)。然而，這種設(shè)置會產(chǎn)生一個挑戰(zhàn)性很大的問題，即對準(zhǔn)。因?yàn)楸仨毞胖贸曁筋^，以使其圖像平面與目標(biāo)解剖結(jié)構(gòu)附近的激光線相交（根據(jù)術(shù)前圖像估算）。本文報(bào)告了為協(xié)助完成此任務(wù)而開發(fā)的導(dǎo)航系統(tǒng)，以及幻象實(shí)驗(yàn)的結(jié)果，這些幻象實(shí)驗(yàn)表明可以檢測到關(guān)鍵結(jié)構(gòu)，相對于鉆頭的精度約為1mm。 光學(xué)跟蹤是一種3D定位技術(shù)，基于使用兩個或多個光學(xué)跟蹤攝像頭監(jiān)控定義的測量空間；新疆進(jìn)口光學(xué)導(dǎo)航系統(tǒng)品牌

    研究人員將泛洪算法網(wǎng)絡(luò)與以下兩個處理流程相結(jié)合：其一，研究人員估計(jì)了3D圖像各位置切片之間的一致性，然后在FFN跟蹤每個神經(jīng)元時確保各位置圖像內(nèi)容的穩(wěn)定性；其二，研究人員使用Segmentation-EnhancedCycleGAN（SECGAN）計(jì)算出缺失圖像的近似圖。SECGAN是一種專門用于圖像分割的生成對抗網(wǎng)絡(luò)。研究人員發(fā)現(xiàn)，當(dāng)使用SECGAN幻覺圖像數(shù)據(jù)時，F(xiàn)FN能夠更加魯棒地跟蹤多個缺失切片的位置。果蠅大腦在Neuroglancer的交互式可視化使用3D圖像重建大腦之后還有一個問題，就是怎么展示：當(dāng)圖像包含上萬億像素時，可視化顯得極其重要和困難。受到谷歌新可視化技術(shù)的啟發(fā)，研究人員設(shè)計(jì)了一種可擴(kuò)展且功能強(qiáng)大的工具。目前，任何有瀏覽器且支持WebGL的設(shè)備都可以前往觀察該研究的開源結(jié)果。它以Neuroglancer技術(shù)呈現(xiàn)：歌表示，這項(xiàng)技術(shù)可以幫助人們展示PB級的3D內(nèi)容，并支持很多高級功能，如任意軸橫截面的重新拼接、多分辨率網(wǎng)格，以及通過Python開發(fā)自定義分析任務(wù)的強(qiáng)大能力與Python集成。研究展望谷歌表示，其在HHMI和劍橋大學(xué)的合作者們已經(jīng)開始了基于該研究的進(jìn)一步探索，盡管目前的研究結(jié)果還不是真正的神經(jīng)元連接圖——建立連接組還需要識別突觸。 新疆進(jìn)口光學(xué)導(dǎo)航系統(tǒng)品牌它們的相對位置測量精度會隨著距離的增加而顯著降低，而EM的性能卻是穩(wěn)定的。

    現(xiàn)代手術(shù)室(OR)的技術(shù)系統(tǒng)數(shù)量和復(fù)雜性不斷增加。由于缺乏設(shè)備間的通信和集成，每個設(shè)備都地工作，導(dǎo)致冗余的傳感器、輸入設(shè)備、監(jiān)視器，終造成OR的擁擠和人機(jī)交互的出錯。因此，Brainlab和KarlStorz等制造商為此打造并提供了專門的集成工作站。然而，這些“單片”解決方案限制了用戶和臨床操作人員在集成創(chuàng)新第三方設(shè)備方面的靈活性。鑒于此，()致力于為OR中醫(yī)療設(shè)備的安全動態(tài)網(wǎng)絡(luò)制定國際開放標(biāo)準(zhǔn)。在，基于面向服務(wù)的體系結(jié)構(gòu)(SOA)，SDC（面向服務(wù)的設(shè)備連接）方法目前正處于IEEE11073下的標(biāo)準(zhǔn)化過程中，以鏈接OR（簡稱）。由于許可證持有者的性，它為各種醫(yī)療設(shè)備之間的互操作性鋪平了道路。然而，SDC網(wǎng)絡(luò)不適合確定性數(shù)據(jù)傳輸和低比較大延遲的實(shí)時(RT)要求，例如機(jī)器人應(yīng)用。本文展示了一種通過實(shí)時網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展安全動態(tài)OR以允許集成機(jī)器人系統(tǒng)的方法。例如，本文概述了一個由通用可配置腳踏開關(guān)釋放的骨科機(jī)器人系統(tǒng)。這顯著擴(kuò)展了符合IEEE11073標(biāo)準(zhǔn)的集成OR的應(yīng)用范圍。

    近日，清華大學(xué)與加州大學(xué)伯克利分校共同在《ScienceRobotics》上發(fā)表了一篇其軟體機(jī)器人研究成果的論文。雖然該軟體機(jī)器人看起來就像一張彎曲的小紙條，它卻能夠以每秒20個體長的超快速度移動，并且重力之后運(yùn)動如初，特性神似‘小強(qiáng)’。這是一只小到只有3cm×，薄到只能用掃描電子顯微鏡才能真正看到機(jī)器人是由什么制成的：一個熱塑層夾在鈀金電極之間，用粘合劑硅膠粘合到底部的結(jié)構(gòu)塑料上。當(dāng)給這只小的薄片機(jī)器人通以交流電（比較低可以為8V，通常約為60V）時，機(jī)器人內(nèi)部的熱塑性塑料便會頻繁的伸展和收縮。此時，機(jī)器人前面的‘小腳’便會通過不停的震動向前移動。機(jī)器人的移動步態(tài)據(jù)介紹，該機(jī)器人完成一個完整的步進(jìn)周期需要50ms，相當(dāng)于200Hz。這樣，在高頻的運(yùn)動步態(tài)下，機(jī)器人便可以以每秒20個體長的速度高速向前移動。而且，由于本身材料的優(yōu)勢，即使給它超過自身體重100萬倍的壓力，它也能在碾壓消失之后，恢復(fù)原來的運(yùn)動模式。除了在平地上高速移動，它還能以每秒1個體長的移動速度攀爬15度的斜坡。此外，該機(jī)器人還能在載重為自身重量6倍的情況下，自如前行。 光學(xué)跟蹤是一種3D定位技術(shù)，基于使用兩個或多個光學(xué)跟蹤攝像頭監(jiān)控定義的測量空間。

    機(jī)器人用于在假體植入之前準(zhǔn)確放置螺釘或切割/雕刻骨骼。通常，首先將標(biāo)記固定在患者身上，以便機(jī)器人可以在解剖結(jié)構(gòu)移動的情況下調(diào)整其運(yùn)動。第二個標(biāo)記以相對于末端執(zhí)行器的已知姿勢（機(jī)器人的遠(yuǎn)端位置，如鉆或鋸）放置在手術(shù)器械上。機(jī)器人將按照手術(shù)前或干預(yù)期間實(shí)現(xiàn)的計(jì)劃進(jìn)行操作。結(jié)果的質(zhì)量主要取決于以下因素：?生態(tài)系統(tǒng)的真實(shí)性，包括光學(xué)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性、基準(zhǔn)技術(shù)、標(biāo)記的幾何設(shè)計(jì)、?配準(zhǔn)過程（數(shù)字解剖與物理解剖的對齊），?機(jī)器人視覺控制回路補(bǔ)償患者運(yùn)動的能力，較低的延遲不僅會提高反饋回路后機(jī)器人位置校正的準(zhǔn)確性，而且還會使操作更快。結(jié)論在構(gòu)建機(jī)器人應(yīng)用程序時，考慮光學(xué)系統(tǒng)的性能很重要。但是，還應(yīng)考慮機(jī)器人結(jié)構(gòu)的實(shí)際效率，以及其他組件，如基準(zhǔn)技術(shù)和標(biāo)記的幾何形狀。配準(zhǔn)過程也會對整體誤差產(chǎn)生很大影響，應(yīng)予以考慮。，應(yīng)考慮人體工程學(xué)和可用性考慮，因?yàn)闄C(jī)器人在手術(shù)過程中肯定需要人工合作。 可以通過在測量空間中使用單個標(biāo)記來測量3D位置。新疆進(jìn)口光學(xué)導(dǎo)航系統(tǒng)品牌

手術(shù)導(dǎo)航,手術(shù)機(jī)器人,醫(yī)學(xué)影像仿真,專注于手術(shù)導(dǎo)航定位；新疆進(jìn)口光學(xué)導(dǎo)航系統(tǒng)品牌

    通過AI算法和TPU芯片，人類成功重建了果蠅大腦神經(jīng)元的3D模型。這項(xiàng)成果意味著人類對于腦科學(xué)的研究更進(jìn)了一步。新研究的論文已經(jīng)發(fā)表在《細(xì)胞》雜志上。論文：日，谷歌與霍華德·修斯醫(yī)學(xué)研究所（HHMI）珍妮莉亞研究園區(qū)（JaneliaResearchCampus）以及劍橋大學(xué)展開合作，共同在細(xì)胞雜志上發(fā)表了論文《AutomatedReconstructionofaSerial-SectionEMDrosophilaBrainwithFlood-FillingNetworksandLocalRealignment》，深入果蠅大腦的所有神經(jīng)元和突觸。為了生成詳盡的大腦圖像，研究人員使用了多達(dá)7062個大腦切片，共計(jì)2100萬張圖片——其背后使用的算法和硬件可謂強(qiáng)大。谷歌AI負(fù)責(zé)人，計(jì)算機(jī)大神JeffDean點(diǎn)評了這項(xiàng)研究：TPU帶你飛！這一連接組學(xué)研究有望加速人類對于果蠅——乃至所有生物學(xué)習(xí)、記憶和感知方面的研究。目前該成果已開源，人們可以在Neuroglancer上對果蠅的大腦進(jìn)行3D預(yù)覽。這項(xiàng)研究的作者之一、Janelia研究組長DaviBock表示：「此前人類從未對果蠅大腦實(shí)現(xiàn)神經(jīng)元連接級別的成像。」這種級別的細(xì)節(jié)是繪制大腦電路的關(guān)鍵——只有獲取精確的神經(jīng)元連接網(wǎng)絡(luò)，我們才能了解果蠅行為的生成機(jī)制。連接組學(xué)研究的目標(biāo)是繪制大腦的「接線圖」。 新疆進(jìn)口光學(xué)導(dǎo)航系統(tǒng)品牌

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