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外科机器人通过观看视频学习缝合治疗

在手术过程中对患处进行治疗后的缝合工作是最终的完成,并且是简单的重复工作。英特尔和加州大学伯克利分校创建了一个机器人来解决这一单调性。机器人可以自动闭合患者伤口。据说AI可以学习熟练的缝合工作图像并进行高精度模拟。

从名为Motion2Vec的视频中学习AI的系统的不同之处在于,它使用的功能是通过视觉观察来学习的,而现有方法需要事先使用静态方法或模拟运动轨迹来学习。有。

一眼就能仿制人类看到的物体的近似运动。另一方面,机器人仅将其理解为以几十fps的速度流动的像素流,它需要解释图像并将其替换为自己的运动。为了实现这一点,研究团队使用了暹罗网络。暹罗网络是一种古老的机器学习技术,它根据距离来计算两个图像是相似还是相似,这是训练AI神经网络的一种方法。

该网络用于通过比较监控摄像头上反射的脸部和ID照片中的脸部来区分他们是否是同一个人,例如,评估并了解两者之间的相似性。在这项研究中,目标是通过比较医生手臂运动的图像和外科手术机器人手臂运动的图像,将机器人运动提高到接近人类的水平。尽管只学习了78张图像,但分割精度为85.5%,操作平均误差为0.94cm。

研究小组认为,这不会在将来消除手工手术。接受过这项技术培训的手术机器人还需要几年的时间才能真正在手术室中工作。而且,限于手术几乎完成后的单调缝合线。当然,如果以适当的方式对AI进行训练,则AI最终可能会承担各种辅助任务,例如缝合和清除死组织。但是,仅能够负责这些任务有望帮助外科医生减少手术时间并专注于复杂的任务。相关信息可以在这里找到。

lswcap

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通过每月的AHC PC和HowPC杂志时代,他在网络IT媒体上观看了“技术时代”,如ZDNet,电子报互联网经理,Consumer Journal Ivers的编辑,TechHolic出版商和Venture Square的编辑。 我很好奇这个仍然充满活力的市场。

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