手术机器人的进步:图像引导的分类和应用
Changsheng Li1, Gongzi Zhang2, Baoliang Zhao3
1School of Mechatronical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100081, China.
National science review
|August 15, 2024
概括
本综述对手术机器人的临床图像进行了分类,根据信息获取 (直接/间接) 和跟踪频率 (连续/间歇/不连续) 进行分类. 这一分析指导了智能手术机器人视觉系统的未来进展.
科学领域:
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 医疗成像医学成像
- 最少侵入性的手术
背景情况:
- 手术机器人正在迅速发展,其目标是减少创伤性手术,增加智能和自主性.
- 环境传感是手术中的机器人系统面临的关键挑战.
- 机器人视觉严重依赖于图像数据来获得环境信息.
研究的目的:
- 审查和分析图像技术在医疗目的中的应用,用于手术机器人.
- 为开发先进的手术机器人系统提供见解和指导.
- 根据采集和跟踪频率对临床图像进行分类.
主要方法:
- 根据信息获取,对临床图像进行直接和间接的分类.
- 根据目标追踪频率将图像分为连续的,间歇的,连续的和间歇的.
- 审查这些类别内的现有手术机器人的特性和应用.
主要成果:
- 建立了一个与手术机器人相关的临床图像分类框架.
- 详细介绍了基于图像分类的手术机器人的特性和应用.
- 总结了医疗机器人中的图像技术应用的当前证据.
结论:
- 开发的图像分类为理解手术机器人视觉能力提供了基础.
- 获得的见解可以指导设计和开发更智能和自主手术机器人系统.
- 进一步研究先进的图像技术对于提高手术机器人的性能至关重要.
