5、双向切口关节设计分析与MRI引导下机器人前列腺活检实验验证

双向切口关节设计分析与MRI引导下机器人前列腺活检实验验证

1. 双向切口关节设计优势

双向不对称切口关节在特定方向上展现出良好性能。在与弯曲平面正交的方向上,模拟结果显示其具有一定特性,并且通过实验设置,在更大的力和变形情况下,这些模拟结果得到了证实。更重要的是,实现这些性能所需的切口深度比单向不对称关节低很多。双向不对称切口关节的切口深度为500μm,而单向不对称关节为600μm。这使得双向不对称切口关节不仅能获得更好的性能,还由于关节中存在更多材料,提高了对外部轴向力的抵抗能力。

2. MRI引导下机器人前列腺活检研究背景

在美国,前列腺癌是一个严重的健康问题。预计2018年将有164,690例新病例和29,430例死亡。传统的经直肠超声(TRUS)在前列腺活检采样中常被使用,但由于前列腺大小不一,该技术往往会遗漏临床上重要的癌症。相比之下,MRI提供了更高质量的图像和多参数成像,能够通过直接定位可疑病变,减少穿刺针的插入次数。

然而,无论使用哪种成像方式,针尖放置的准确性仍然是一个问题。开环靶向通过预测斜角针尖在插入路径上的曲率来进行,但由于未建模的针偏转和目标移位,常常导致误差。而利用不对称斜角针的偏转进行闭环主动补偿,通过旋转斜角位置可以解决这一问题。此外,控制机器人针旋转的系统如果能结合机器人控制的针插入,将进一步提高靶向准确性。

此前的临床研究中,虽然使用了机器人辅助进行目标对齐,但仍然依赖于手动沿机器人对齐轴插入针。这导致手动插入过程中,由于未建模的针偏转和目标移位,靶向准确性降低,所有临床试验的靶向误差为6.5 ± 5.1mm。因此,本研究旨在通过机器人主动补偿,使用临床常用的18G活检针,减少与初始直线轨迹的偏差,

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现学习。此外,文档还列举了大量电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模求解的理解。
本程序为针对江苏省中医院挂号系统设计的自动化预约工具,采用Python语言编写。项目压缩包内包含核心配置文件主执行文件。 配置文件conf.ini中,用户需根据自身情况调整身份验证参数:可填写用户名密码,或直接使用有效的身份令牌(若提供令牌则无需填写前两项)。其余配置项通常无需更改。 主文件main.py包含两项核心功能: 1. 预约测试模块:用于验证程序运行状态及预约流程的完整性。执行后将逐步引导用户选择院区、科室类别、具体科室、医师、就诊日期、时段及具体时间,最后确认就诊卡信息。成功预约后将返回包含预约编号及提示信息的结构化结果。 2. 监控预约模块:可持续监测指定医师在设定日期范围内的可预约时段。一旦检测到空闲号源,将自动完成预约操作。该模块默认以10秒为间隔循环检测,成功预约后仍会持续运行直至手动终止。用户需注意在预约成功后及时完成费用支付以确认挂号。 程序运行时会显示相关技术支持信息,包括采用的验证码识别组件及训练数据来源。操作界面采用分步交互方式,通过输入序号完成各环节选择。所有网络请求均经过结构化处理,返回结果包含明确的状态码执行耗时。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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