黄浦区的协作机器人医用仪器

    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。

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    真正实现微创靶向医疗！新型微机器人携带药物可在血液中“逆行”直接作用细胞在未来，许多疾病可能会通过微小的机器人在血液中游走、输送药物等来。这类医疗机器的试验来自于马克斯·普朗克研究所的研究人员，他们从白血球中获得灵感，设计出了一种新的微型机器人，可以在血液中“逆流而上”移动。这种机器人本质上是玻璃微粒，宽度不到八微米。一半是涂有一层镍和金的薄膜，另一半则是携带药物有效载荷。在这个测试中，有效载荷是分子以及识别细胞的抗体。新的机器人并不像其他微型机器人那样在血液中游动，而是通过沿着血管壁滚动的方式移动，很像白细胞一样。这种运动的方向可以通过磁场从体外控制。当接通电源后，金属涂层的一侧会将球体拉向该方向。研究人员在实验室里的模拟血管中进行了测试，发现磁力足够强大，可以逆流拖动机器人。当关闭后，机器人只是随着血液流动，可能会让科学家们精确地控制机器在身体的哪个部位移动。“利用磁场，我们的微型机器人可以通过模拟的血管向上游游动，由于强大的血流和密集的细胞环境，这是很有挑战性的。”该研究的主要作者YunusAlapan说。“目前的微型机器人都无法承受这种血流。此外。

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    传感器大小和形状与一个小型电动理发器差不多，可以插入智能手机或平板电脑等智能移动设备。“我们正以快的速度销售这些产品，”华盛顿博瑟尔市飞利浦医疗超声中心临床科学主任AnthonyGades说。“我们看到了来自医疗系统的大量订单。”这是医学成像技术的一个令人惊讶的转变。由于超声波在空气中很快就消失了，多年来人们一直认为这项技术在研究肺部方面用处不大。“你可能认为，超声波不是评估肺部的天然选择，”GEHealthcare欧洲首席医疗官MathiasGoyen说。“但在这里，应对大流行，突然间超声波真的发挥了很好的作用。你可以在重症监护室使用，且不需要把病人带到放射科。同时，它也很便宜，易买到，检测容易，市场需求巨大。”GEHealthcarePointofCare超声临床洞察和开发总监CindyOwen表示，超声在当前危机中不可或缺，首先它可以快速、轻松地发现与严重的COVID-19病例相关的病毒性肺炎。在检查肺部时，医生首先要寻找胸膜线，这是图像中与胸膜相对应的一条明亮的条纹，胸膜是包裹肺部外部并包围胸腔的一层组织。欧文如此解释说。“如果肺部正常，你会看到等距水平线，称为A线。但如果有液体，有肺炎的迹象，你会看到随着病人呼吸而移动的明亮条纹，称为B线。

    我们的机器人可以自主识别‘感兴趣’的细胞，如细胞等。它们能做到这一点，这要归功于它们表面涂有一层细胞特异性抗体。然后，它们可以在移动时释放药物分子。”在这些测试中，该团队对机器人的速度进行了计算，发现其速度高达600微米/秒。这使得它们成为这种规模的磁力微型机器人中速度快的。研究人员表示，“成群”的微型机器人将能够在人体中发挥作用。这是因为单个机器人太小，用大多数的成像技术都无法看到，也无法独自携带足够的药物。虽然要让它们达到这个阶段还有很多工作要做，但该团队希望这项技术能够实现对一系列疾病的非侵入性精细。由生物或合成电机驱动的移动微机器人因其主动推进和可驾驶性而有望成为下一代动力（例如目标主动货物交付）和人体微操作应用的候选者。医疗微机器人领域在过去十年中取得了的进步。它们在人体内的应用主要限于表面组织（例如，眼睛内部），进入路线为相对容易的位置（如胃肠道和围肠腔），以及停滞或低速流体环境。微创管理和医疗微机器人的部署，以组织在人体内部的较深层位置，具有大量流体流动（例如循环/血管系统），仍然是对其未来在体内医疗应用中产生高影响力的重大挑战。循环系统是身体的天然流体运输网络。

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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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    视觉服务视觉伺服主要是指利用视觉数据来控制机器人的运动。视觉伺服可以被描述为一种闭环控制算法，其误差是根据视觉测量来定义的。该控制方案的主要目标是减少误差并驱动机器人关节角度作为位姿（方向和位置）误差的函数。这种类型的控制回路经常应用于需要物体检测、伺服、对齐和抓取的物体操纵任务。以程图展示了视觉伺服系统的基本构建块：很容易理解，减少这个控制回路（上图中的光学系统块）的处理时间将使机器人移动得更快。实际上，它转化为光学系统的延迟。该指标主要基于成像传感器的读出速度、图像处理时间以及与视觉伺服控制回路系统通信通道的实时能力。想象一下，您的机器人以1m/s的速度线性移动，而您的系统的延迟为33ms。当控制回路接收到位姿信息时，机器人实际上已经移动了33毫米。但是，如果系统的延迟为4ms，则移动将为4mm。选择系统不是基于其速度而是基于其延迟。机器人辅助手术有两个系列的机器人辅助手术应用。一种更类似于远程操作，外科医生自己进行视觉伺服，例如IntuitiveSurgical的达芬奇系统。我们现在将关注另一种类型的机器人，这些机器人需要实时自动补偿解剖结构的运动。在典型的骨科手术中。

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