45、超声引导下的针体增强与触觉反馈辅助技术

超声引导下的针体增强与触觉反馈辅助技术

1. 超声引导介入的挑战与现状

超声在介入引导中的应用在过去十年显著增加,研究表明其能改善诸如中心静脉置管和周围神经阻滞等手术的患者预后,相关专业认证组织也推荐将其作为护理的黄金标准。然而,目前医学院的超声培训往往仅涉及解剖结构的可视化和识别,这虽必要但并非全部所需技能。

使用单个2D探头同时可视化目标和器械(通常是针)是一项重大挑战。维持探头、器械和目标之间的对齐困难是导致手术时间延长的主要原因。而且,如果因探头滑动或倾斜而失去目标或针的可视化,用户没有直接反馈来重新找到它们。对于新手或不常使用超声的用户来说,这是一个特别的挑战,因为超声扫描中无意的运动范围可达数厘米,而临床精度限制(如深部活检)直径大于10毫米,超声束在深度处的厚度很容易超过2厘米,所以正确连续的目标/针可视化和稳定的探头位置是关键挑战。

2. 现有解决方案的局限性

为解决这些问题,一些研究提出了提供纠正指导的方法。先前的触觉引导工作在视觉负荷高的任务中有效地使用了振动触觉显示,引导振动可以释放认知资源用于更关键的任务方面。结合视觉和触觉反馈已被证明比仅使用视觉反馈能减少误差和反应时间,并且在认知负荷高的任务中最有效。

然而,现有的手持超声扫描系统存在局限性。一些系统仅在使用基于相机的局部跟踪时提供初始视觉定位指导,或者仅在小范围运动中提供主动位置反馈并需要外部跟踪。

3. 创新方法:Plane Assist

为改善这种情况,提出了一种直观、随时可用的直接探头指导方法,即Plane Assist。它通过无接地的触觉(触觉)反馈,向用户发出信号,指示应向哪个方向移动以使超声成像平面与目

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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