企业商机
手术机器人基本参数
  • 品牌
  • Atracsys,PST
  • 型号
  • 手术机器人
  • 类型
  • 手术导航系统,脑立体定向仪,气压止血带,手术机器人
手术机器人企业商机

    “读心术”真的能够实现吗?近日,由DARPA和斯坦福的研究团队正在研究如何“读小鼠的心”。当然,其实没有“读心术”那么玄乎,确切地说,是通过神经网络读取小鼠大脑中的电信号活动,来预测小鼠的活动和位置。读取小鼠的“想法”,预测小鼠的位置大脑由相互连接的神经元组成:神经元可以响应输入处于状态,反过来其他神经元。这些系统的“简化版”就是个人工神经网络的灵感来源。斯坦福Schnitzer实验室的同事们制作了一个数据集,用于监控实验室的小鼠在“竞技场”中移动时的神经活动。所谓“竞技场”其实是一个带有地标贴纸的小盒子。研究人员通过将一个微型显微镜连接到小鼠的头部,并记录荧光染料的轨迹,这种染料会在单个神经元在放电时发出绿光,从而实现记录神经活动的目的。这项技术可以同时跟踪数百个、甚至数千个神经元的活动。我们主要关注小鼠大脑中海马体CA1区域的神经元,这是大脑中涉及学习、记忆和导航的部分。该区域中的一些神经元被称为“放置细胞”,因为它们响应于鼠标的位置而发射。例如,当鼠标位于机箱的左上角时,给定的单元格可能只会触发。鼠标的大脑通过解释这些细胞活动或不活动的组合信号来编码位置概念。


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    北京时间6月8日,斯坦福大学官网发布了吴恩达团队的一项成果:放射科医师借助人工智能算法改进了脑动脉瘤的诊断——脑动脉瘤是大脑血管中的隆起物,可能会渗漏或破裂,可能导致中风、脑损伤或死亡。这项成果发表在了JAMANetworkOpen上。斯坦福大学统计学研究生、该论文的联合作者AllisonPark说,“人们对机器学习在医学领域的实际作用有很多担忧。这项研究显示了人类如何在人工智能工具的帮助下参与诊断过程。”据了解,该工具围绕一种名为HeadXNet的算法构建,可以提高临床医生正确识别动脉瘤的能力,其水平相当于在包含动脉瘤的100次扫描中发现另外六个动脉瘤,除此之外,它还能提高临床口译医生的共识。在脑部扫描中,HeadXNet使用透明的红色高光指示动脉瘤的位置。(图片来源:AllisonPark)虽然HeadXNet在这些实验中取得的成功很有价值,但研究团队提醒说,需要进一步调查,以便在实际临床部署之前评估AI工具的鲁棒性,因为不同医院拥有不同的设备硬件和成像协议,研究人员计划通过多中心合作解决这些问题。医师在AI帮助下降低了漏诊率对脑部扫描结果进行梳理、寻找动脉瘤意味着要浏览数百幅图像。动脉瘤有多种大小和形状。


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    让它知道该做什么是一门探索性很强的艺术。但是,在一个遥远的物体上操作,特别是在人类没有亲身经历过的情况下,会带来挑战,只有与操作员进行实时通信才能解决。问题是,在不可预知的环境中,即使是简单的任务,也不仅需要操作员的指令,还需要不断变化的环境的反馈。五年前,瑞典光纤网络提供商(私有Umeå能源公用事业公司的一部分)利用虚拟现实热潮推动其高速连接,借助一个名为“与滞后生活:一个眼睛的生存”的病毒视频裂谷实验。“视频仍然在VR和游戏圈中流传。在实验中,志愿者们戴上头盔,用相机和周围环境的音频信号来代替他们实时的生物视觉和声音。因此,志愿者们尝试着完成日常任务,比如打乒乓球、跳舞、做饭、在沙滩上散步,并有明显的打闹结果。在外轨道间隔,包括se4在火星上建造项目的梦想,通信速度的限制因素不是人为的延迟,而是物理定律SE4在火星上建造项目的梦想,通信速度的限制因素不是人为的延迟,而是物理定律。地球和火对位置的变化意味着行星之间的通讯即使是以光速进行,也可能需要3到22分钟。Along-distancerelationship想象一下,在没有智能工人的帮助下。

 

    主要分为有创和无创的脑机接口。有创的脑机接口需要通过手术向头部植入电极来实现脑电信号的获取。这样做的好处就是可以直接从大脑皮层获取信息,可以避免神经信号因为远距离传输而衰减,通过这种技术记录到的信号具有极高的信噪比和良好的分辨率。目前已经证实从脑植入电极感测到的信号来控制机器人设备的良好性能。但是问题也很明显,首先就是植入手术过程中具有潜在的风险,其次,电极也很难精确的植入到对应的脑区,随着时间的推移,电极也会被组织覆盖,这样神经信号就会大幅衰弱,需要重新植入。无创脑机接口则不需要手术,直接从人的头皮表面记录神经信号,这种方式对人体损害小,而且相较于有创脑机接口,人类可以节省大量的训练时间。这种方式的问题也很明显,由于是在脑外,获得的神经信号更容易受到噪声的干扰,在强度上也远不如有创脑机接口。这是无创脑机接口急需解决的问题。新成果的重要价值这一次卡内基梅隆大学和明尼苏达大学的研究人员正是在无创脑机接口领域获得了突破性的进展。通过使用新颖的传感和机器学习技术,研究人员的设备能够访问大脑深处的信号,实现对机器人手臂的高分辨率控制。通过无创神经影像学和一种新颖的连续追踪范式。


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    这些芯片可以用于使某些类型的假肢更具适应性,通过新型高效的事件摄像机为目标跟踪提供动力,为iCub机器人的电子皮肤提供触觉输入,甚至实现桌上足球的自动化。研究人员也一直在使用Loihi来改进机器人系统的实时控制。例如,上周在Telluride神经形态认知工程研讨会的一个活动中,研究人员正努力使用一个基于Loihi的系统来控制一场桌上足球比赛。“这让人觉得很疯狂,”他说。“但这是神经形态技术的一个很好的例证。它必须很快,需要快速响应,快速规划和预期。这就是神经形态芯片擅长的。”从1个Loihi芯片到64个Loihi芯片,更多的是软件问题而不是硬件问题。“我们从一开始就在Loihi芯片中设计了可伸缩性,”Davies说。“该芯片有一个分层的路由接口,允许我们扩展到多达16000个芯片。所以64个只是一小步。”去年,英特尔中国研究院院长宋继强介绍神经拟态芯片LOIHILOIHI芯片由128个计算组成,每个有1024个人工神经元,整个芯片共有超过13万个神经元和。采用异步计算,有需要才被,可以大幅降低能耗。与其他现有神经拟态芯片训练完参数就固定下来不同,LOIHI拥有“自我学习”(self-learning)的能力,它的参数在使用过程中。


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    医生通常用导管进入心脏,烧掉心房四条肺静脉周围的组织。Trayanova说,这种手术对间歇性房颤患者效果很好,但对持续性房颤患者效果不太好,特别是当患者的组织有时,这与年龄有关。这些患者通常会回到手术室重复手术,甚至多达四五次,每次都会在心脏产生更多的组织,从而导致更多的误射。新的个体化程序,称为OptimalTargetIdentificationviaModelingofArrhythmogenesis(OPTIMA),可以在次手术尝试中针对心脏的所有问题区域,包括那些在未来或会发生问题的区域。它的工作原理如下:首先,一名房颤患者接受增强MRI心脏扫描,记录心脏上的任何。模型中的每个心脏组织细胞借助于数学方程式产生电信号,这些数学方程表示心脏细胞在健康时如何表现,或者当它们在瘢痕附近时是半衰期的。通过在不同位置用小电信号戳住患者的虚拟心脏,计算机程序然后确定心脏是否发生心律失常以及使其持续的组织的位置。使用该模型,Trayanova然后模拟对心脏区域的消融并反复运行计算机程序以找到医生应该对实际患者进行消融的多个位置。接下来,工程师们用小的电刺激刺激虚拟心脏,看看它会有什么反应。Trayanova说:“通过观察图像,我们不知道会发生什么。”所以。

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