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    NataliaTrayanova花了数年时间建立了模拟病人心脏的计算机模型。现在，约翰霍普金斯大学的工程师正在把这些模拟实验交付给外科医生。在近日发表在《自然生物医学工程》杂志上的一项研究中，Trayanova的团队创建了个性化的心脏模拟，以指导10名持续不规则心跳患者的手术。虚拟心脏预测了外科医生应该在哪里破坏心脏组织，这些组织现在和将来都可能产生不稳定的电信号。这项概念验证研究为计划于今年秋天开始的160名患者的FDA批准的临床试验奠定了基础。这项试验将评估虚拟心脏引导手术是否比现在的常规、一刀切的手术更准确和有效。去年，外科医生利用约翰·霍普金斯团队的心脏心室三维虚拟模拟技术（两个大的、较低的心室）指导5名心跳速度超过正常的患者进行手术。Trayanova的研究小组还利用这项技术识别出了心脏骤停的高危患者。目前的研究集中在心房的异常电信号上，心房是心脏的两个上腔，它会导致持续不规则的心跳，这是一种常见的心房颤动（af）的情况。房颤是不规则心跳常见的原因，预计到2020年将影响多达1000万美国人。“这将成为一个巨大的医疗负担，”霍普金斯大学计算心脏病学实验室主任Trayanova说。病人可能会经历间歇性或持续性房颤。在这两种情况下。

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    这项突破性成果以Amicroroboticsystemguidedbyphotoacousticcomputedtomographyfortargetednavigationinintestinesinvivo为题发表在一期的ScienceRobotics（文章末尾附全文下载链接）。靶向是一种与医学本身一样古老的做法，如给膝盖的伤口贴创口贴、给骨折的胳膊固定石膏和给发痒的眼睛滴眼药水，但是对于身体内部的疾病我们并不容易触及，只能依赖血液循环运输完成药物的递送，这种被动扩散发的方式可能受到多重生物屏障的阻碍而导致有效剂量不足，同时有可能引发全身性的毒副作用，难以完成精细的药物传递需求。微纳机器人可在生物流体中进行可控的自主运动，被认为是靶向药物递送的理想方案。但是，对于微纳机器人的实际医学应用，如何让微纳机器人实现在体内实时成像和控制仍然面临巨大的挑战。加州理工学院高伟教授团队与汪立宏教授研究团队的联合研究成果为微纳米机器人生物医疗中体内成像和控制的瓶颈提供了思路。研究团队设计了基于光声断层扫描技术实现动物体内实施成像并控制的微机器人系统。研究人员将微米机器人包裹于具有保护层的微胶囊内以免于胃酸等流体的侵蚀，借助光声断层成像技术，包裹在微胶囊内的载药微纳机器人可在动物体内的实时定位。

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    **说，结合临床和分子数据的机器学习算法是“未来的浪潮”。一名男子走进医生的办公室，对他的胆囊进行CT扫描。胆囊很好，但医生注意到他胰腺上有问题。医生告诉他，这里有一个可能导致的囊肿，所以为了安全起见，我需要切除它。医生补充说，从手术中恢复需要三个月的时间，另外，手术并发症的几率为50%，而男性在手术台上死亡的几率为5%。据估计，美国每年有80万患者被偶然诊断出胰腺囊肿，医生们没有很好的方法来判断哪个囊肿含有致命的和良性。这种不明确性导致了数千次不必要的手术：一项研究发现，高达78%的囊肿患者被转诊为外科手术，但终没有变。现在有一种机器学习算法可以帮助我们。约翰霍普金斯大学的外科医生和计算机科学家们近日在《ScienceTranslationalMedicin（科学转化医学）》杂志上发表了一项称为“CompCyst（复合囊肿）”（用于的囊肿分析）的试验，该试验明显优于的标准护理——即“医生观察和医学成像”，可预测病人是否应该回家观察，医生监测，或接受手术。约翰霍普金斯金梅尔中心胰腺囊肿项目主任AnneMarieLennon在一次关于这项研究的新闻发布会上说：“我们对这项研究的结果感到非常兴奋。”她预计将在6到12个月内为霍普金斯患者提供这项测试。

    通过AI算法和TPU芯片，人类成功重建了果蝇大脑神经元的3D模型。这项成果意味着人类对于脑科学的研究更进了一步。新研究的论文已经发表在《细胞》杂志上。论文：日，谷歌与霍华德·修斯医学研究所（HHMI）珍妮莉亚研究园区（JaneliaResearchCampus）以及剑桥大学展开合作，共同在细胞杂志上发表了论文《AutomatedReconstructionofaSerial-SectionEMDrosophilaBrainwithFlood-FillingNetworksandLocalRealignment》，深入果蝇大脑的所有神经元和突触。为了生成详尽的大脑图像，研究人员使用了多达7062个大脑切片，共计2100万张图片——其背后使用的算法和硬件可谓强大。谷歌AI负责人，计算机大神JeffDean点评了这项研究：TPU带你飞！这一连接组学研究有望加速人类对于果蝇——乃至所有生物学习、记忆和感知方面的研究。目前该成果已开源，人们可以在Neuroglancer上对果蝇的大脑进行3D预览。这项研究的作者之一、Janelia研究组长DaviBock表示：「此前人类从未对果蝇大脑实现神经元连接级别的成像。」这种级别的细节是绘制大脑电路的关键——只有获取精确的神经元连接网络，我们才能了解果蝇行为的生成机制。连接组学研究的目标是绘制大脑的「接线图」。

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    且由于该领域具有较高的技术门槛，目前仍处于产业化初期。但值得关注的是，近年来我国骨科手术机器人融资市场热度不断升高，亿元级融资数量持续增长。2020年7月，天智航在科创板始发上市，募集资金。成立于2018年的创新企业元化智能，专注于骨科手术机器人研发。2021年3月，元化智能完成2亿元A轮融资；2022年1月，该企业又宣布完成数亿元B轮融资。我国骨科手术机器人领域企业备受资本青睐，预计未来该领域融资数量及融资金额都将持续上升。不过，公开资料显示，我国骨科手术机器人领域的融资主要集中在A轮和B轮，种子轮和天使轮融资数量相对较少，初创企业入局门槛较高。市场高速增长近年来，我国骨科手术机器人市场规模快速增长。Frost&Sullivan发布的数据显示，2016年，国内骨科手术机器人市场规模为410万美元左右；2019年和2020年，该行业市场规模分别达到约4720万美元和4250万美元；2021年，市场规模预计约为8040万美元（详见图）。Frost&Sullivan发布的数据还显示，在骨科手术数量大幅增加的背景下，预计到2026年，我国骨科手术机器人市场规模将达到约，市场渗透率将增至。发展潜力巨大当前，在政策、资本、市场的多重驱动下。我国骨科手术机器人行业发展迅速。

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    在底特律举行的2019DARPA电子复兴计划峰会上，英特尔重磅发布了一个代号为“PohoikiBeach”的全新神经拟态系统，包含多达64颗Loihi神经拟态芯片，由800万个神经元组成。与CPU相比，PohoikiBeach处理AI算法的能力，速度比普通CPU快1000倍，效率是普通CPU的10000倍，可用于自动驾驶、电子机器人皮肤、假肢等。Loihi芯片是英特尔公司于2017年推出的一款拥有“自我学习”能力的研究芯片，其架构比用于深度学习或其他形式的人工智能的芯片更接近大脑的工作方式。更像人类的学习：PohoikiBeach将扩展到1亿神经元一块英特尔的Nahuku板，每块板上有8到32颗英特尔Loihi神经形态芯片，接口可以与英特尔Arria10FPGA开发工具包连接。英特尔的神经形态系统PohoikiBeach由多块Nahuku板组成，每块板包含64颗Loihi芯片。Loihi芯片安装在一块“Nahuku”板上，每块板包含8到32块Loihi芯片。PohoikiBeach系统包含多个Nahuku板，可以与Intel的Arria10FPGA开发工具包接口，如上图所示。新64-Loihi系统相当于800万个神经元，不过这还只是英特尔朝着计划于2019年底推出的768颗芯片、1亿个神经元的系统迈出的一步。Davies说，找到在800万个神经元的系统上运行良好的算法，并在软件中优化这些算法。

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位姿科技（上海）有限公司是一家贸易型类企业，积极探索行业发展，努力实现产品创新。是一家私营独资企业企业，随着市场的发展和生产的需求，与多家企业合作研究，在原有产品的基础上经过不断改进，追求新型，在强化内部管理，完善结构调整的同时，良好的质量、合理的价格、完善的服务，在业界受到宽泛好评。公司拥有专业的技术团队，具有光学定位，光学导航，双目红外光学，光学追踪等多项业务。位姿科技顺应时代发展和市场需求，通过**技术，力图保证高规格高质量的光学定位，光学导航，双目红外光学，光学追踪。