44、外科手术机器人与微创外科教育模拟的前沿发展

外科手术机器人与微创外科教育模拟的前沿发展

外科手术机器人的未来趋势

外科手术机器人领域正展现出令人期待的发展前景,多种创新概念和技术不断涌现。

数据驱动的机器学习有望让外科医生获取更多信息,从而创造出自主手术机器人,而非仅仅是由医生控制的工具。不过,这种高度复杂的技术应用于手术机器人,目前来看还为时尚早。

微机器人是另一个可能彻底改变外科手术的概念。自主微机器人具备使用微型器械进行手术的内在能力,患者可以通过口服将其摄入体内,微机器人能够在无需外部引导的情况下完成手术。目前,微机器人还处于基础阶段,主要用于被动用途,如胶囊内窥镜检查。但随着机器人不断小型化和成本降低,这项技术具有巨大的发展潜力。

远程临场感是机器人辅助手术最初概念的一个重要推动因素,它有望为海外战争伤员提供手术援助。尽管已经有一些成功的远程机器人辅助手术案例,但这一概念尚未得到充分利用。总体而言,医学领域对远程医疗的接受速度较慢,远程手术的广泛应用仍面临诸多障碍。然而,随着机器人技术与医疗系统的融合加深,以及超高速、高带宽网络的普及,远程手术很可能会成为现实。

微创外科手术教育与模拟的必要性

在微创外科手术领域,教育和模拟正发挥着越来越重要的作用。传统的“看一例、做一例、教一例”的培训模式正在发生巨大变化。为了改善实习医生的工作和教育环境,促进以患者为中心的医疗服务,工作时间限制的实施以及手术室直接监督的要求,促使通过模拟提供标准化的临床前技术和认知技能培训。

医疗失误是美国第三大死因,每年导致约40万例死亡。外科医生的技术与患者的治疗结果直接相关,许多外科失误是可以预防的,主要归因于手术技术和沟通问题。此外,住院医生的外科培训

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂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)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值