基于深度神经网络的视觉反系统,用于鼻抽样.
Suhun Jung1, Yonghwan Moon2,3, Jeongryul Kim1
1Artificial Intelligence and Robot Institute, Korea Institute of Science and Technology, 5, Hwarang-ro 14-gil, Seongbuk-gu, Seoul 02792, Republic of Korea.
Sensors (Basel, Switzerland)
|October 28, 2023
概括
这项研究引入了一个增强现实 (AR) 视觉反系统,以改善机器人鼻抽样. 该系统准确地重建了抽样形状和位置,提高了疫情期间医疗保健工作人员的安全性和性能.
科学领域:
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 医疗技术 医疗技术 医学技术
- 计算机视觉 计算机视觉
背景情况:
- 在COVID-19大流行期间开发了用于抽样的机器人系统,以保护医疗保健工作者.
- 远程操作系统降低了感染风险,但缺乏精确的鼻腔内抽样可视化,阻碍了性能.
- 摄像头的有限视图使得操作人员无法在采样过程中评估片的位置和变形.
研究的目的:
- 开发和验证一个增强现实 (AR) 视觉反系统,用于远程操作的鼻取样.
- 增强操作员实时监控和重建拭子形状和位置的能力.
- 为了提高机器人鼻抽样采集的安全性和效率.
主要方法:
- 使用增强现实 (AR) 设计了一个视觉反系统,以重建鼻腔 (NP) 拭片的形状.
- 来自负载单元的相互作用力数据和来自运动跟踪的形状信息被收集.
- 一个单维卷积神经网络 (1DCNN) 模型被训练来估计扫描特征点坐标.
- 重建的虚拟拭子形状被叠加到操作员的视觉显示器上.
主要成果:
- 1DCNN模型在各种曲条件下证明了在2D平面中估计片特征点的准确性.
- 预测的x值显示出与P0相比0.590毫米以下的误差,P1和P2.0的偏差误差约为-1.5毫米.
- 在正曲线下,Y值误差小于1毫米,在负曲线下变形时增加.
- 使用协作机器人的实验证实了该系统可视化抽样位置和幻影变形的能力.
结论:
- 拟议的AR视觉反系统有效地重建NP拭子的形状和位置.
- 这项技术可以显著提高远程操作的机器人片采样的性能和安全性.
- 该系统为需要精确仪器操纵的远程医疗程序提供了有价值的解决方案.


