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公开(公告)号:CN116212194A
公开(公告)日:2023-06-06
申请号:CN202211551925.6
申请日:2022-12-05
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明涉及医疗器械技术领域,公开了一种导丝导管递送装置和血管介入手术机器人。上述导丝导管递送装置第一递送组件、第二递送组件、搓捻组件和驱动控制机构;第一递送组件、第二递送组件和搓捻组件顺次设置,第一递送组件用于驱动导管沿其延伸方向进行递送和回撤运动,第二递送组件用于驱动导丝沿其延伸方向进行递送和回撤运动,搓捻组件用于驱动导丝进行旋转运动;驱动控制机构分别与第一递送组件、第二递送组件和搓捻组件连接,以控制第一递送组件、第二递送组件和搓捻组件协同动作。本发明不仅整套装置的集成度高,而且便于对导丝和导管的递送和旋转进行协同控制,可方便辅助医生快捷准确地操控导丝导管进入病灶位置。
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公开(公告)号:CN116211374A
公开(公告)日:2023-06-06
申请号:CN202211552401.9
申请日:2022-12-05
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: A61B17/12
Abstract: 本发明提供一种用于介入止血机器人的止血器械递送系统,包括:指引组件、微导管、微导管驱动组件、导丝、导丝驱动组件和止血材料注入机构,微导管的一端插设在指引组件中,另一端连接至止血材料注入机构,微导管驱动组件能够驱动微导管沿其长度方向移动,以及驱动微导管沿其周向方向旋转,导丝至少部分地设置在微导管中,导丝驱动组件能够驱动导丝沿其长度方向移动,以及驱动导丝沿其周向方向旋转。由此,借助本发明提供的用于介入止血机器人的止血器械递送系统,在介入止血手术中,能够精准控制微导管和导丝在血管中的移动位置,同时也可以及时地将止血材料供给至血管中,从而可以保证手术能够顺利地进行。
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公开(公告)号:CN116117780A
公开(公告)日:2023-05-16
申请号:CN202310118968.3
申请日:2023-02-06
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种机器人触觉感知系统,包括:磁性触觉感知结构、磁场信号采集模块和处理模块;磁性触觉感知结构包括多个永磁体组成的环形海尔贝克阵列和包覆在环形海尔贝克阵列外表面上的柔性壳体;磁性触觉感知结构设置于机器人的操作端,用于在机器人与环境交互时,在外部力的作用下产生径向形变以将外部力转换为磁场信号;磁场信号采集模块设置在机器人的操作端且位于磁性触觉感知结构的中心位置处,用于采集磁性触觉感知结构的磁场信号;处理模块与磁性信号采集模块电连接,用于获取磁性触觉感知结构的磁场信号,以基于磁场信号确定外部力的大小。该系统对外部力的感知准确度高,感知精度高。
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公开(公告)号:CN116204767A
公开(公告)日:2023-06-02
申请号:CN202310041430.7
申请日:2023-01-11
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F18/10 , A61B5/389 , A61B5/00 , G06F18/24 , G06F18/241 , G06F18/2433
Abstract: 本发明提供一种用于连续操作序列的肌电信号分割方法及系统,包括:获取肌电信号,对所述肌电信号进行标准化预处理;对标准化预处理后的肌电信号进行语义级别的切分处理,生成切分结果;对标准化预处理后的肌电信号进行识别和检测动作间的转移关系,生成转移结果;将所述切分结果和转移结果进行优化,去除部分反事实和异常的检测结果,进行整合输出,得到最终的预测动作序列。本发明解决了现有肌电信号难以进行序列操作行为分析的问题。
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公开(公告)号:CN116226637A
公开(公告)日:2023-06-06
申请号:CN202310039905.9
申请日:2023-01-11
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F18/213 , G06N3/08 , G06N3/0464 , A61B5/369 , A61B5/00
Abstract: 本发明提供一种脑电信号检测方法及系统,该方法包括:对脑电信号进行时间特征提取,获取所述脑电信号的深度时序特征和浅层时序特征;通过所述浅层时序特征,构建脑电电极之间关系对应的目标邻接矩阵;将所述脑电信号和所述目标邻接矩阵进行图卷积处理,得到所述脑电信号的空间特征;将所述深度时序特征和所述空间特征进行融合,并根据获取到的融合特征,得到所述脑电信号对应的操作行为。本发明从时间流和空间流两个角度提取脑电信号的特征,通过将提取到的时序特征和空间特征进行融合以分析大脑的操作行为,实现了脑电特征的精准判别,从而更加准确的确定脑电信号所对应的操作行为。
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公开(公告)号:CN116392260A
公开(公告)日:2023-07-07
申请号:CN202310233812.X
申请日:2023-03-03
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种血管介入手术的控制装置及方法,涉及控制技术领域,其中,装置包括:获取模块,用于获取上一时刻的第一图像数据、当前时刻的第二图像数据、以及上一时刻的第一动作信息;第一图像数据和第二图像数据均包括血管介入手术对应的血管图像数据和器械图像数据;预测模块,用于得到目标手术操作模型输出的当前时刻选择每个动作的概率;目标手术操作模型是基于离线强化学习方法训练得到的;确定模块,用于基于选择每个动作的概率确定目标控制指令;控制模块,用于基于目标控制指令控制器械在血管中移动。本发明提高了训练得到的目标手术操作模型的准确度,进一步提高了器械在血管中移动的准确性。
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公开(公告)号:CN116110126A
公开(公告)日:2023-05-12
申请号:CN202310004885.1
申请日:2023-01-03
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: G06V40/20 , A61B5/11 , A61B5/00 , G06V40/10 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/74 , G16H80/00 , G16H50/20 , G16H40/67
Abstract: 本发明提供一种用于远程医疗场景下的运动步态分析方法及系统,包括:通过图像采集设备获取人体视频图像数据,并储存在数据存储端;从所述数据存储端获取人体视频图像数据,通过预设的图像特征提取模型进行图像特征提取,生成关节点坐标信息;将所述关节点坐标信息与身体尺寸进行匹配,通过预设的尺度特征提取模型进行计算,生成与真实人体尺寸相似的关节尺寸坐标信息;将所述关节点坐标信息与所述关节尺寸坐标信息通过预设的特征融合模型进行深度融合,得到步态融合数据;所述步态融合数据通过解码,在用户端的显示设备显示步态融合结果。本发明解决了现有步态分析自动化程度低、成本高、局限性较大的问题。
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公开(公告)号:CN115965994A
公开(公告)日:2023-04-14
申请号:CN202211643838.3
申请日:2022-12-20
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种基于低分辨率单目相机的步态量化方法及装置,其中方法包括:获取关节对应的图像特征点,确定图像特征点的尺度特征点;确定图像特征点以及尺度特征点的深度时空表征;将图像特征点以及尺度特征点的深度时空表征进行融合,得到融合后的特征,并将融合后的特征输入步态分析模型,得到目标对象的步态分析结果。本发明提供的基于低分辨率单目相机的步态量化方法及装置,通过提取图像特征点以及尺度特征点的深度时空表征信息,将提取的深度时空表征信息融合,并将融合得到的特征输入步态分析模型,实现目标对象的步态分析过程。实现了仅使用单目相机就可以对目标对象的步态进行常见指标的量化分析,提升了步态分析的使用场景。
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公开(公告)号:CN115721422A
公开(公告)日:2023-03-03
申请号:CN202211329875.7
申请日:2022-10-27
Applicant: 中国科学院自动化研究所
IPC: A61B34/37
Abstract: 本发明实施例提供一种介入手术的操作方法、装置、设备和存储介质,该方法包括:获取介入手术对应的目标图像;目标图像包括器械图像和用户血管图像;将器械图像和用户血管图像输入训练后的介入手术操作模型,得到目标操作指令;介入手术操作模型是基于样本环境图像、样本环境图像对应的第一操作指令、第一操作指令对应的奖励值和第一操作指令执行后对应的第二时刻样本图像训练得到的;根据目标操作指令进行介入手术的操作。本发明实施例的方法基于获取到的介入手术的器械图像、用户血管图像和介入手术操作模型得到目标操作指令,实现了介入手术器械的自主递送,减轻了介入手术中大量简单重复操作带来的工作负担。
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公开(公告)号:CN116363030A
公开(公告)日:2023-06-30
申请号:CN202310144297.8
申请日:2023-02-17
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明提供一种医学图像处理方法、装置、电子设备和存储介质,涉及图像处理技术领域。该方法包括:获取被测对象的二维医学图像,并对二维医学图像进行目标对象分割,得到第一图像;基于第一图像确定三维影像变换参数;获取第二图像,并基于三维影像变换参数将第二图像从三维空间投影至二维空间,得到二维投影图像;第二图像为从被测对象的三维影像中分割出的目标对象的图像;对第一图像和二维投影图像中的目标对象进行质心对齐,得到二维融合医学图像。本发明提供的技术方案实现了二维医学图像和三维医学图像的实时精确配准。
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