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    疫期工厂停工、物流不便使得之前易得的日常物料变得尤为“珍稀”，为了节省时间，本着能够买的零件就不定制，能够简单化的零件绝不设计复杂的原则，项目组进行了版机器人的设计和制作。现场实验照片期间，团队与各厂商联系供货事宜，逐步解决了多个困难。学校基础工程训练中心的老师和师傅们也在关键时刻进行了援助，加班加点，改造了机器人底盘车。“面前，大家所表现出来的团结精神特别让人感动，都在尽自己的一份力。”在多方努力协作下，项目组完成了两台巡诊机器人的制作。终于，进入前线！2月12日，版巡诊机器人在北京清华长庚医院进行了次现场测试。综合医生提出的医学专业方面的建议后，改进方向和细节显得更加明晰了。机器人即将送到医院试用，在系馆前留影五天后，第二版机器人在清华长庚医院进行测试，经过这次，团队根据现场实操情况选择调整个别功能，再次优化其他功能。2月24日，是第三版巡诊机器人测试的日子。而，距离提出构想的除夕夜，刚刚过去一个月。与前两次测试不同，这次测试是在定点收治医院之一的地坛医院——与病毒面对面的地方。团队成员们将巡诊机器人交到了清华临床医学院博士生郭喆手上，郭喆操纵着巡诊机器人慢慢走进了医院。走进了防疫前线。

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    准确度是指测量与基础事实的接近程度，而精确度是指同一项目的测量彼此之间的接近程度。这样，精度和准确性都是的。换句话说，可能非常准确，但不是非常精确，反之亦然。达到比较好测量的准确度和精度都很高。飞镖盘是演示精度和准确性之间差异的经典方法。盘中心是准心。飞镖降落到离中心距离越近，其精度就越高。（左）如果飞镖紧密地散布在中心附近，则既精确又精确。（中）如果所有的飞镖都靠得很近，但是离中心很远，即是精度，而不是准确度。（右）如果飞镖既不靠近中心也不彼此靠近，则既没有精度也没有准确度。根据标准ISO5725-1，光学追踪精度定义为真实性和精度的组合。真实度是测量值与真实位置之间的差；它通常由重复测量的平均值表示，通常指系统误差。精度是可重复性的度量；它通常由重复测量的标准偏差表示，指的是随机误差和噪声。表述上通常将高度依赖于空间中测量位置的光学追踪系统的精度和准确度误差定义为基准定位误差（FLE）。光学追踪系统的准确性术语“准确性”通常用于描述光学追踪技术。但其应用和定义可能不一致。首先必须在应用精度和固有光学追踪系统精度之间进行区分。应用程序准确性包括许多错误源：光学追踪系统的固有精度（例如。

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    便携式超声波或是帮助诊断COVID-19的有力武器COVID-19在世界范围内的流行积聚了可怕的力量。但是，研究人员表示：“超声在严重急性肺炎的诊断、和疗效评估中发挥着不可或缺的作用。”严重急性肺炎是与严重的COVID-19病例相关的危及生命的疾病。医学超声可提供病人身体的即时、全动态视频，当然超声是以其在胎儿成像中的作用而闻名。它也经常被用来成像，如心脏、肝脏、胆囊和肾脏。肺超声是一种相对较新的医学技术，可以追溯到，并在2008年发表的一篇研究论文中已进行了描述。现在，随着全球范围内COVID-19病例已大幅增加，肺超声已经成为全球对抗该病的前列医疗工具。医院正在使用它来监测甚至诊断病例，特别是在缺乏检测或无法获得检测的地方。有趣的是，作为医护人员的前线系统，许多医院并不是依赖于他们比较大、的固定式或推车式超声机器，这些机器的价格可能在5万美元到10万美元之间，而是依赖于价格十分之一甚至更低的手持便携系统。飞利浦、通用电气、西门子、佳能和几家初创公司——ButterflyNetworkInc.和ClariusMobileHealth是手持式超声波系统的关键供应商，这些系统在大约10年前才开始在医学界迅速发展。该系统由一个传感器组成。

    冠状动脉疾病是常见的心脏病类型。在美国，约有1820万成年人患有冠状动脉疾病。CT和MRI是无创心脏成像和评估冠状动脉疾病的既定方法。CT对于冠状动脉解剖的高分辨率图像特别有用，而心脏MRI可以在不使患者暴露于电离辐射的情况下提供有关心肌血供的信息。尽管具有互补的优势，但CT和MRI的检查结果通常会分别进行分析，从而限制了充分利用这两种方法的优势的能力。研究主要作者Jochenvon说：“根据这种经验，提出了将疾病的不同病理方面的信息融合在一起并将其组合到单个3D图像中的想法，该图像可以以非常快速但高度准确的方式进行解释。”Spiczak医学博士，瑞士苏黎世大学医院诊断与介入放射学研究所放射学家和计算机科学家。结合CT和MRI的现有方法存在局限性，因为它们关注冠状动脉疾病许多方面的有限子集。vonSpiczakak博士及其同事通过开发一种方法来克服这些限制，该方法可以在一幅3D图像中描绘出CT和心脏MRI的所有可用信息。他们将他们的方法与17位因怀疑或已知冠状动脉疾病进行了心脏CT和心脏MRI检查的患者的常规2D读数进行了比较。常规的2D图像读取导致8例结果不确定。新方法帮助解决了其中六个案例的不同发现。

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    包含四个反射基准点的被动Navex标记点。主动标记点通常用于探测解剖目标点，而Navex可以用作患者坐标的参考，以检测其解剖结构的运动。从技术上讲，红外基准在摄像机图像中显示为白色斑点（请参见下图）。因此，可以使用标准的计算机视觉技术轻松对其进行检测和分割。根据对极几何和标记点设计约束条件，确定一个点与其在另一台照相机的图像中对应的点的匹配。此外，在匹配的点上执行三角剖分，以找到它们各自的3D位置。如果对象由至少三个不对齐的固定基准点（标记点）组成，则可以计算其位姿（对象的位置和姿态）。FusionTrack250演示程序的界面。显示由三个基准组成的标记点。左图和右图显示了相机看到的各个点。在典型的设置中，将参考标记物放置在患者身上，将另一个标记物放置在手术工具上。在将身体患者的解剖结构相对于某些术前数据集（例如CT、MRI）进行对应后，手术工具能够以模拟方式放置于预定路径内，就像GPS坐标与数字地图相结合可以为司机提供导航。由于此过程隐含着许多错误源，因此了解其根本原因和影响至关重要。以下各章将尝试将其分解。准确性、精度和真实性精度和准确性常常是混合的，但是是考虑误差的两种不同方法。

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目的由于 位置较低，低位直肠 手术往往需要采取谨慎的 措施。手术能否成功，在很大程度上取决于外科医生确定直肠 清晰远端边缘的能力。这对于使用机器人辅助腹腔镜手术的外科医师来说是一个挑战，因为 通常隐藏在直肠中，且机器人外科手术器械不能为组织诊断提供实时的触觉反馈。本文介绍了机器人辅助直肠手术基于术中超声的增强现实手术指导框架的开发和评估。方法框架的实现包括校准经直肠超声（TRUS）和内窥镜摄像头（手眼校准），生成虚拟模型，通过光学定位导航系统/光学追踪，将其记录在内窥镜图像上，并将增强视图在头戴式显示器上显示。实验验证设置旨在评估该框架。结果评估过程产生的TRUS校准平均误差为0.9毫米，内窥镜相机手眼校准的比较大误差为0.51毫米，整个框架比较大RMS误差为0.8毫米。在直肠影像的实验中，我们的框架将指导外科医生准确定位模拟 和远端切除切缘。结论该框架是根据实际临床情况与Atracsys的临床合作伙伴共同开发的。实验方案和较高的精度展示了在手术流程中无缝集成此框架的可行性。关键词增强现实内窥镜摄像头 手术姿势指导经直肠超声校准 切除指导四川的协作机器人价钱是多少

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