9、3D打印与注塑成型在肾恶性肿瘤手术模拟模型开发中的应用

3D打印与注塑成型在肾恶性肿瘤手术模拟模型开发中的应用

在医疗领域,手术模拟模型对于外科医生的培训至关重要。尤其是随着肾肿瘤发病率的上升,肾部分切除术(RAPN)的需求也日益增加。然而,由于手术技能的短缺,RAPN的应用并未得到充分利用。因此,开发一种经济高效、高保真的肾恶性肿瘤手术模拟模型具有重要意义。

模型评估结果
  • 外观和触感评估 :对模型的各个组件进行了外观和触感的评估。结果显示,模型的所有组件在外观和触感方面都得到了较高的评分。其中,八个构建项中有六个平均得分超过4.13分。所有八个构建项的标准差均小于1.0,这表明评分之间的差异较小。整体外观和整体触感的平均得分相同,但整体触感的标准差较高,说明评分的差异更大。具体数据如下表所示:
    | Face validity | Mean | SD | Min | Max |
    | — | — | — | — | — |
    | Kidney appearance | 4.38 | 0.52 | 4 | 5 |
    | Tumour appearance | 4.13 | 0.35 | 4 | 5 |
    | Artery appearance | 3.88 | 0.64 | 3 | 5 |
    | Overall appearance | 4.13 | 0.35 | 4 | 5 |
    | Kidney feel | 4.38 | 0.92 | 3 | 5 |
    | Tumour feel | 4.00 | 0.76 | 3 | 5 |
    | Artery feel | 3.88 | 0.64 | 3 | 5 |
    | Over
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性平滑性。文中还涉及多种先进算法仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化估计方法拓展研究思路。
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