14、机器人在软骨置换手术与护理领域的应用探索

机器人在软骨手术与护理中的应用

机器人在软骨置换手术与护理领域的应用探索

机器人辅助软骨置换手术

在软骨手术领域,机器人辅助技术正逐渐崭露头角。目前的研究表明,大多数软骨缺陷位于股骨,尤其是内侧。了解软骨缺陷的分布对于开发新的手术器械至关重要。

软骨缺陷的大小差异很大,如今较小的软骨缺陷通常采用微骨折术治疗。由于微骨折术并非复杂的手术技术,因此预计机器人手术工具不会常规用于该技术。未来,机器人辅助手术更有可能在骨软骨自体移植和自体软骨细胞植入中发挥重要作用。所以在开发机器人设备时,聚焦相对较大(4 cm²)的缺陷是很重要的。

在手术前,磁共振成像(MRI)的普遍使用为机器人辅助软骨手术带来了优势,它有助于手术前的精心规划。

以下是不同软骨手术技术及相关研究的总结表格:
|手术技术|相关研究|
| ---- | ---- |
|微骨折术|Dasar等比较了微骨折技术与碳纤维棒植入治疗膝关节软骨损伤的效果|
|骨软骨自体移植|Richter等对骨软骨自体移植的手术技术和结果进行了综述|
|自体软骨细胞植入|Ebert等对关节镜下基质诱导自体软骨细胞植入的2年和5年结果进行了评估|

护理机器人的研发背景

在护理领域,高度传染性疾病如COVID - 19、H1N1和MERS给全球健康和社会经济稳定带来了重大挑战。疫情期间,个人防护设备(PPE)的使用和消毒措施对于控制疫情至关重要。然而,英国国民健康服务体系(NHS)工作人员在早期因缺乏PPE面临风险,即使后来供应充足,由于无法有效隔离患者,仍存在工作人员感染和“无症状携带”的问题。

为应对这些挑战,各种机器人被用于临床和非临床护理、拭子

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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