在线预先呼吸预测模型用于穿皮穿孔机器人
Yanping Lin1, Jin Guo2, Xu Yang2
1School of Mechanical Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, People's Republic of China. yanping_lin@sjtu.edu.cn.
International journal of computer assisted radiology and surgery
|December 9, 2023
概括
这项研究引入了一种用于穿皮穿孔的新型机器人系统,该系统有效地补偿呼吸运动. 该系统使用先进的双向门反复单元 (Bi-GRU) 模型进行准确的呼吸预测,改善深孔手术程序.
科学领域:
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 医疗工程 医学工程
- 计算机科学 计算机科学
背景情况:
- 穿皮穿孔在各种医疗程序中至关重要.
- 超声波引导的手术机器人越来越多地被使用.
- 呼吸运动对深孔造成了重大挑战,限制了机器人系统的准确性.
研究的目的:
- 开发和验证一个机器人系统,用于皮穿刺,有效的呼吸补偿.
- 为了解决当前手术机器人在深孔时处理呼吸运动方面的局限性.
主要方法:
- 使用双向门循环单元 (Bi-GRU) 开发了一种在线预先呼吸预测模型.
- 通过分析影响呼吸运动预测准确性的因素,优化了Bi-GRU模型的参数.
- 开发了一种集成的超声指导穿刺皮肤机器人系统 (软件和硬件),用于呼吸补偿.
主要成果:
- Bi-GRU呼吸预测模型显示更新时间缩短,平均根平均平方误差 (RMSE) 低于0.4毫米,比长期短期记忆 (LSTM) 提高20%.
- 在呼吸道幻影实验中,该系统实现了2.71 ± 0.65毫米的平均穿孔误差.
- 平均一次性刺穿时间记录为65.00 ± 6.67秒.
结论:
- 基于Bi-GRU的优化在线训练呼吸预测网络模型成功开发.
- 在呼吸系幻体上进行的穿孔实验验证实了该系统在穿皮手术中的稳定性和可靠性.
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