正確定位骨科植入物的重要性在這篇文章中，我想強調(diào)在手術(shù)過程中正確定位骨科植入物的重要性。以髖關(guān)節(jié)為例，因為它是我熟悉的。簡化的髖關(guān)節(jié)生物力學(xué)髖關(guān)節(jié)中的旋轉(zhuǎn)中心和杠桿臂髖關(guān)節(jié)是經(jīng)典的球窩關(guān)節(jié)，股骨頭在骨盆的杯狀髖臼中移動。髖部的幾何形狀允許以股骨頭的中心為旋轉(zhuǎn)中心在所有方向上進(jìn)行旋轉(zhuǎn)運動。這些運動是由于髖部肌肉作用于骨盆和股骨不同點的力引起的。有22塊肌肉作用在髖關(guān)節(jié)上，不僅有助于穩(wěn)定，而且還提供髖關(guān)節(jié)運動所需的力。由這些肌肉引起的所有力或力矩取決于髖部和/或杠桿臂的旋轉(zhuǎn)中心的位置。圖1：力矩，杠桿臂摘要：如果旋轉(zhuǎn)中心和股骨杠桿臂不對稱，則雙髖肌肉的作用將不相似。髖關(guān)節(jié)的重要角度髖關(guān)節(jié)的幾個角度很重要，以確保穩(wěn)定性和運動范圍。在骨盆側(cè)，髖臼的方向因人而異。角度位置包括髖臼（或杯）的前傾角和傾斜角（外展角）。不同的研究側(cè)重于定義前傾角和傾斜角的值，其中脫位風(fēng)險小。外科醫(yī)生將嘗試通過尊重這些角度來植入杯子。圖2：髖臼角度在股骨一側(cè)，頸部相對于膝蓋有一個角度。所謂的股骨版本，是有些人走路時腳趾內(nèi)翻或外翻的原因之一。股骨前傾是股骨的自然旋轉(zhuǎn)。頸部與膝蓋（后髁軸）成15°角。由于附著在股骨上的肌肉。 這種光對人眼是不可見的，其強度對于人類工作來說是安全的。吉林骨科醫(yī)療機器人公司

    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時(RT)要求，例如機器人應(yīng)用。本文展示了一種通過實時網(wǎng)絡(luò)擴展安全動態(tài)OR以允許集成機器人系統(tǒng)的方法。例如，本文概述了一個由通用可配置腳踏開關(guān)釋放的骨科機器人系統(tǒng)。這顯著擴展了符合IEEE11073標(biāo)準(zhǔn)的集成OR的應(yīng)用范圍。 河北智能醫(yī)療機器人品牌也是當(dāng)前手術(shù)機器人研發(fā)和產(chǎn)業(yè)化發(fā)展的熱點領(lǐng)域。

    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2100萬張圖片——其背后使用的算法和硬件可謂強大。谷歌AI負(fù)責(zé)人，計算機大神JeffDean點評了這項研究：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現(xiàn)神經(jīng)元連接級別的成像?！惯@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制。連接組學(xué)研究的目標(biāo)是繪制大腦的「接線圖」。

    與在訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)模式的傳統(tǒng)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，LSTMs學(xué)習(xí)的是訓(xùn)練數(shù)據(jù)中編碼模式的特征向量。LSTMs通過訓(xùn)練一個或多個“隱藏”Cell來實現(xiàn)這一點，其中每個Cell的每個時間步的輸出依賴于當(dāng)前輸入和前一個時間步的輸出。這些LSTMCell的輸入和輸出是由一組門控制。LSTMs通常有三個門:輸入門、輸出門和遺忘門。通過LSTM的一層可以得到較深的特征，基于LSTM的深度特征也準(zhǔn)確地對每一幀的人體關(guān)節(jié)之間相對位置進(jìn)行了建模，同時也捕捉到了手和腿的周期性運動。之后，將情緒特征和基于LSTM的深度特征進(jìn)行歸一化，再將它們串聯(lián)起來，利用隨機森林分類器進(jìn)行分類，從而得出快樂、悲傷、憤怒或者中性的情緒的概率。不僅用于常規(guī)監(jiān)控的步態(tài)識別研究步態(tài)識別技術(shù)并不是什么新鮮事兒。十多年來，美國、日本和英國的科學(xué)家一直在研究這項技術(shù)。無論是用于監(jiān)視并及時阻止罪犯行為，還是幫助零售業(yè)公司鎖定不滿的顧客，有的科學(xué)家們都試圖采用相對復(fù)雜的面部識別系統(tǒng)。但是根據(jù)研究，只通過一個人的面部表情并不能完全準(zhǔn)確看出一個人的情緒，許多人傾向于用身體表達(dá)情緒?；蛟S以后結(jié)合面部表情與步態(tài)的情緒識別才是主流。而基于走路姿勢的情緒識別研究除了可用于常規(guī)的監(jiān)控任務(wù)。 不斷加強技術(shù)協(xié)作，聚焦自主研發(fā)。

    光聲圖像引導(dǎo)機器人輔助顱底手術(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：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)。因為必須放置超聲探頭，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)，以及幻象實驗的結(jié)果，這些幻象實驗表明可以檢測到關(guān)鍵結(jié)構(gòu)，相對于鉆頭的精度約為1mm。 一旦切口位置被確定，裝有照相機和其他外科工具的機械臂將實施切斷、止血及縫合等動作；江西醫(yī)用醫(yī)療機器人

總之，隨著精細(xì)醫(yī)療和智能外科手術(shù)的普及，我國骨科手術(shù)機器人市場潛力將進(jìn)一步釋放；吉林骨科醫(yī)療機器人公司

    **說，結(jié)合臨床和分子數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)算法是“未來的浪潮”。一名男子走進(jìn)醫(yī)生的辦公室，對他的膽囊進(jìn)行CT掃描。膽囊很好，但醫(yī)生注意到他胰腺上有問題。醫(yī)生告訴他，這里有一個可能導(dǎo)致的囊腫，所以為了安全起見，我需要切除它。醫(yī)生補充說，從手術(shù)中恢復(fù)需要三個月的時間，另外，手術(shù)并發(fā)癥的幾率為50%，而男性在手術(shù)臺上死亡的幾率為5%。據(jù)估計，美國每年有80萬患者被偶然診斷出胰腺囊腫，醫(yī)生們沒有很好的方法來判斷哪個囊腫含有致命的和良性。這種不明確性導(dǎo)致了數(shù)千次不必要的手術(shù)：一項研究發(fā)現(xiàn)，高達(dá)78%的囊腫患者被轉(zhuǎn)診為外科手術(shù)，但終沒有變?，F(xiàn)在有一種機器學(xué)習(xí)算法可以幫助我們。約翰霍普金斯大學(xué)的外科醫(yī)生和計算機科學(xué)家們近日在《ScienceTranslationalMedicin（科學(xué)轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)）》雜志上發(fā)表了一項稱為“CompCyst（復(fù)合囊腫）”（用于的囊腫分析）的試驗，該試驗明顯優(yōu)于的標(biāo)準(zhǔn)護(hù)理——即“醫(yī)生觀察和醫(yī)學(xué)成像”，可預(yù)測病人是否應(yīng)該回家觀察，醫(yī)生監(jiān)測，或接受手術(shù)。約翰霍普金斯金梅爾中心胰腺囊腫項目主任AnneMarieLennon在一次關(guān)于這項研究的新聞發(fā)布會上說：“我們對這項研究的結(jié)果感到非常興奮?！彼A(yù)計將在6到12個月內(nèi)為霍普金斯患者提供這項測試。 吉林骨科醫(yī)療機器人公司

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