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公开(公告)号：CN112370163A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011256757.9
申请日：2020-11-11
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院 , 上海交通大学
Abstract: 本申请提供了一种用于下颌骨重建的腓骨移植手术机器人。所述机器人包括：工作站，用于术前导入患者腓骨的医学影像以制定手术路径规划，并依据医学影像与患者坐标系的配准，将手术路径规划转换为机械臂运动指令并在术中实时发送；光学导航定位仪，用于实现术中医学影像与患者坐标系的配准；末端安装有手术工具的机械臂，用于接收工作站实时发送的机械臂运动指令，据以引导手术工具定位至手术目标区域并完成手术操作、本申请能够解决截骨的精准性、安全性等难题，可以精准地执行手术计划，实现切割。借助手术机器人，医生手术操作难度能大幅度下降。在机器人辅助下，医生可以精确地定位到截骨位置进行操作，避免破坏血管，提高手术成功率。
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公开(公告)号：CN112318506B
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202011172437.5
申请日：2020-10-28
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院 , 上海交通大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本申请提供了一种机械臂自动标定方法、装置、设备、机械臂和介质，通过获得机械臂末端坐标系与机械臂基座坐标系之间的第一变换矩阵；依据由相机采集特征点的方式所获取的标定块参考架坐标系与基座参考架坐标系之间的第二变换矩阵，并令机械臂末端根据自身旋转特性执行指定动作，据以得到基座参考架坐标系与机械臂末端坐标系之间的第二旋转变换矩阵；依据第一变换矩阵得到第一旋转变换矩阵，结合第二旋转变换矩阵以得到机械臂基座坐标系与基座参考架坐标系之间的第三变换矩阵，从而完成机械臂自动标定。本申请借助串联机械臂自身的旋转特性，实现了机械臂上参考架安装位置的标定，且标定过程中均采用的是绕轴旋转的方式来确定圆心，计算精度高。
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公开(公告)号：CN113298828A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110655119.2
申请日：2021-06-11
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院 , 上海交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于卷积神经网络的颌骨自动分割方法，包括步骤：S1：建立上下颌骨影像数据集，并随机选取所述上下颌骨影像数据集的2/3数据集作为训练数据集，另外1/3数据集作为测试数据集；S2：对上下颌骨影像数据集的影像数据进行预处理；S3：搭建卷积神经网络模型，并利用所述训练数据集对搭建的卷积神经网络模型进行网络训练，获得分割网络模型；S4：利用所述测试数据集对分割网络模型进行测试；以及，S5：利用分割网络模型对待分割上下颌骨影像数据进行分割。
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公开(公告)号：CN112318506A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011172437.5
申请日：2020-10-28
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院 , 上海交通大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本申请提供了一种机械臂自动标定方法、装置、设备、机械臂和介质，通过获得机械臂末端坐标系与机械臂基座坐标系之间的第一变换矩阵；依据由相机采集特征点的方式所获取的标定块参考架坐标系与基座参考架坐标系之间的第二变换矩阵，并令机械臂末端根据自身旋转特性执行指定动作，据以得到基座参考架坐标系与机械臂末端坐标系之间的第二旋转变换矩阵；依据第一变换矩阵得到第一旋转变换矩阵，结合第二旋转变换矩阵以得到机械臂基座坐标系与基座参考架坐标系之间的第三变换矩阵，从而完成机械臂自动标定。本申请借助串联机械臂自身的旋转特性，实现了机械臂上参考架安装位置的标定，且标定过程中均采用的是绕轴旋转的方式来确定圆心，计算精度高。
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公开(公告)号：CN113298828B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202110655119.2
申请日：2021-06-11
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院 , 上海交通大学
IPC: G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于卷积神经网络的颌骨自动分割方法，包括步骤：S1：建立上下颌骨影像数据集，并随机选取所述上下颌骨影像数据集的2/3数据集作为训练数据集，另外1/3数据集作为测试数据集；S2：对上下颌骨影像数据集的影像数据进行预处理；S3：搭建卷积神经网络模型，并利用所述训练数据集对搭建的卷积神经网络模型进行网络训练，获得分割网络模型；S4：利用所述测试数据集对分割网络模型进行测试；以及，S5：利用分割网络模型对待分割上下颌骨影像数据进行分割。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112370163B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202011256757.9
申请日：2020-11-11
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院 , 上海交通大学
Abstract: 本申请提供了一种用于下颌骨重建的腓骨移植手术机器人。所述机器人包括：工作站，用于术前导入患者腓骨的医学影像以制定手术路径规划，并依据医学影像与患者坐标系的配准，将手术路径规划转换为机械臂运动指令并在术中实时发送；光学导航定位仪，用于实现术中医学影像与患者坐标系的配准；末端安装有手术工具的机械臂，用于接收工作站实时发送的机械臂运动指令，据以引导手术工具定位至手术目标区域并完成手术操作、本申请能够解决截骨的精准性、安全性等难题，可以精准地执行手术计划，实现切割。借助手术机器人，医生手术操作难度能大幅度下降。在机器人辅助下，医生可以精确地定位到截骨位置进行操作，避免破坏血管，提高手术成功率。
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公开(公告)号：CN113409341B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202110791237.6
申请日：2021-07-13
Applicant: 上海交通大学医学院附属第九人民医院
Abstract: 本申请提供的一种腓骨切割自动停刀装置、计算机设备、系统和介质，包括：获取模块，用于依据医学影像及术前规划方案以确定腓骨直径，并在切割过程中，分别记录切割初始位置，当前切割位置和对应的当前切割力，并不断更新最大切割力；阈值模块，用于依据切割力曲线、当前切割位置、当前切割力、依据腓骨直径、及最大切割力确定实时动态的切割阈值；判定模块，用于判断当前切割力与最大切割力的比值是否超过当前的切割阈值；若是，则判断当前切割位置距离初始切割位置是否大于预设系数乘以腓骨直径；若是，则停止切割。本申请可以避免在塑形过程中血管被破坏，极大地提高手术成功率，同时通过增加力反馈信号，可以极大地提高控制系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108652740B
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN201810381890.3
申请日：2018-04-26
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种游离骨块位置实时跟踪的标定方法，其特征在于，包括：步骤S1：建立目标骨架的三维模型；步骤S2：在三维模型上设计截骨路径与游离骨块的理想复位位置，并导入术前规划方案；步骤S3：在骨架实体和被截骨块上均设置跟踪参考架；步骤S4：分别在三维模型和骨架实体上选取标志点，获得初始配准矩阵和初始游离骨块标定矩阵，三维模型和骨架实体上的标志点的位置一一对应；步骤S5：定位探针在骨架实体表面缓慢滑动拾取一系列点云，进行面配准并获得精配准矩阵和精确游离骨块标定矩阵，完成游离骨块的标定。与现有技术相比，本发明通过点和面结合的标定方法，可以有效提高标定的精确性以及减小对患者的伤害。
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公开(公告)号：CN108652740A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810381890.3
申请日：2018-04-26
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: A61B34/10 , A61B34/20 , A61B2034/105 , A61B2034/107 , A61B2034/108 , A61B2034/2059 , A61B2034/2068
Abstract: 本发明涉及一种游离骨块位置实时跟踪的标定方法，其特征在于，包括：步骤S1：建立目标骨架的三维模型；步骤S2：在三维模型上设计截骨路径与游离骨块的理想复位位置，并导入术前规划方案；步骤S3：在骨架实体和被截骨块上均设置跟踪参考架；步骤S4：分别在三维模型和骨架实体上选取标志点，获得初始配准矩阵和初始游离骨块标定矩阵，三维模型和骨架实体上的标志点的位置一一对应；步骤S5：定位探针在骨架实体表面缓慢滑动拾取一系列点云，进行面配准并获得精配准矩阵和精确游离骨块标定矩阵，完成游离骨块的标定。与现有技术相比，本发明通过点和面结合的标定方法，可以有效提高标定的精确性以及减小对患者的伤害。
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公开(公告)号：CN115252046B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202211039702.1
申请日：2022-08-29
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种基于六维力信号的自动化处理方法，包括：采集截骨操作时切割力的信号y，对信号y进行离散化处理，使用若干个模糊状态描述，得到状态集；获取处理动作，将处理动作划分为模糊集，得到动作集；状态和动作构成一个Q表；因此对应状态集的每个状态，分别设计其模糊规则，并定义每条模糊规则的权重；通过强化学习迭代更新Q表中的Q值，获取最优Q表；应用Q表，实现自动化处理。与现有技术相比，本发明通过模糊强化学习实现感知处理，能够实现手术机器人学习医生的处理操作，完成手术，反应速度由于普通人的操作，有效提高手术安全性。在自动化处理过程中，能通过大量的学习专家的经验，在完成手术的同时，避免破坏重要组织结构。
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